selected_boxes = non_max_suppression(boxes, scores, iou_threshold=0.5) print("Selected boxes:", selected_boxes) 在这段代码中,我们首先定义了一个函数iou来计算两个边界框的交并比。然后,我们实现了non_max_suppression函数,它接受边界框列表、得分列表和一个IoU阈值,返回经过NMS处理后的边界框索引列表。 结...
Python 实现 NMS(非极大值抑制) 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是一种图像处理和计算机视觉中常用的算法,广泛应用于目标检测框架,比如 YOLO 和 Faster R-CNN。NMS 的主要目的是在处理多个重叠的边界框时,抑制那些得分较低的框,只保留最高得分的框。这有助于减少冗余检测,提升检测精度。 NMS 的工作...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是目标检测任务中一个重要的后处理步骤,只要是Anchor-based的检测方法,都需要经过NMS进行后处理。一个图片经过目标检测之后,会得到大量重复的anchor,而NMS就是去除掉这些重复的anchor。 如下图所示,左边是NMS处理之前,右边表示NMS处理后。 NMS主要有两种处理方式,分别为Hard...
我的NMS函数定义如下: def nms(predicts: np.ndarray, score_thresh: float = 0.6, iou_thresh: float = 0.3): """Non-Maximum Suppression Args: predicts (np.ndarray): Tensor of shape [n, 5]. The second demesion includes 1 probability and 4 numbers x, y, w, h denoting a bounding box. ...
该函数完整的实现代码如下: importnumpyasnp defnon_max_suppression_fast(class_ids, boxes, nms_threshold): # if there are no boxes, return iflen(boxes) ==0: return[], [] ifboxes.dtype.kind =="i": boxes = boxes.astype("float") ...
| | non_max_suppression() | | threshold() | | hysteresis() | | main() 代码解读: 1. 高斯滤波平滑 创建一个高斯核(kernel_size=5): 执行卷积和平均操作(以下均以 lenna 图为例) 2. 计算梯度大小和方向 水平方向和竖直方向 梯度图: 3. 非极大值抑制 ...
OpenCV有一个函数cv.goodFeaturesToTrack()。 它通过Shi-Tomasi方法(或Harris角点检测,如果你指定它)在图像中找到N个最强角。像往常一样,图像应该是灰度图像。然后指定要查找的角点数。然后指定质量等级,该等级是0-1之间的值,表示低于每个人被拒绝的角点的最低质量。然后我们提供检测到的角之间的最小欧氏距离。 利用...
雷锋网按:本文为AI研习社编译的技术博客,原标题 (Faster) Non-Maximum Suppression in Python,作者为 Adrian Rosebrock 。 翻译| 陶玉龙 校对 | 吴桐 整理 | MY 我有一个困惑:我不能停止对目标检测的思考。 你知道的,昨晚在我在看《行尸走肉》时,不是享受僵尸野蛮和被迫吃人,或引人入胜的故事情节,我只想...
首先,我们要为 NMS 函数添加一个新的import语句,如以下代码中的粗体所示: import cv2import numpy as npimport osfrom non_max_suppression import non_max_suppression_fast as nms 让我们在脚本开头附近定义一些其他参数,如粗体所示: BOW_NUM_TRAINING_SAMPLES_PER_CLASS = 10SVM_NUM_TRAINING_SAMPLES_PER_CLASS...
2)在类函数中预定义全局变量(提示:在程序开发过程中应尽量减少全局变量使用,在类函数中定义全局变量,可与主函数分别存放于不同的py文件中)。 # 预定义全局变量classglobal_param_init():# Initialize the parametersconfThreshold=0.2# Confidence thresholdnms...