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...
#IoU:intersection-over-union两个边界框的交集部分除以它们的并集 #bounding box回归,回归的目标是使得预测的物体窗口向groundtruth窗口相接近 参考地址: 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression) import cv2 import numpy as np def nms(bounding_boxes, confidence_score, threshold): if len(bounding_boxes) == 0...
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...
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...
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") ...
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...
detections = utils.non_max_suppression(detections, 80, conf_thres, nms_thres) return detections[0] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 最后,让我们通过加载一个图像,获得检测值,然后在检测到的对象周围显示它与边框一起。同样,这里的...
| | 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 ...
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...
这种方法和 Felzenszwalb 等人提出的方法几乎一样,但是通过移除一个内部循环函数和利用矢量化代码,我们能够得到一种更快的替代方法。 如果你不是那么赶时间,请不要忘了感谢 Tomasz Malisiewicz 博士! 原文链接: https://www.pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/...