xyxyxyxyxyxy,即(x1,y1,x2,y2)(x_1, y_1, x_2, y_2)(x1,y1,x2,y2),其中(x1,y1)(x_1, y_1)(x1,y1)是矩形框左上角的坐标,(x2,y2)(x_2, y_2)(x2,y2)是矩形框右下角的坐标。图4中3个红色矩形框用xyxyxyxyxyxy格式表示如下: 左:(40.93,141.1,...
xywh: 图片的中心点+宽高 conf: 置信度 首先获取图片的w和h,也就是对应的宽高,然后把每个图片的预测信息分别存入save_dir/labels下的xxx.txt中。 接着将bbox的左上角点、右下角点坐标的格式,转换为bbox中心点 + bbox的w,h的格式,并进行归一化。即:xyxy(左上右下) ——> xywh(中心宽高)。
import os # 路径处理包 import shutil # python高级文件操作模块(例如复制文件内容,创建文件的新副本并进行归档) from os import listdir, getcwd from os.path import join sets = ['train', 'trainval'] #数据集名称 classes = ['binding wire','wire','insulator'] #类别名称 # xyxy -> xywh### #...
坐标定义1:xyxy→通常为(x1, y1, x2, y2),先两个表示左上角的坐标,再两个表示右下角的坐标。具体来说,这里的‘x1’表示bbox左上角的横坐标,‘y1’表示bbox左上角的纵坐标,‘x2’表示bbox右下角的横坐标,‘y2’表示bbox右下角的纵坐标。 坐标定义2:xywh→通常为(x, y, w, h),也就是先两...
xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f:
#将 xyxy 格式转化为 xywh 格式 labels[:,1:5] = xyxy2xywh(labels[:,1:5]) # 归一化到0-1之间 labels[:, [2,4]] /= img.shape[0]# height labels[:, [1,3]] /= img.shape[1]# width ifself.augment: # 随机左右翻转 lr_flip =True ...
xywh=(xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1,4))/gn).view(-1).tolist()# normalized xywh line=(cls,*xywh,conf)ifopt.save_confelse(cls,*xywh)# label formatwithopen(txt_path+'.txt','a')asf:f.write(('%g '*len(line)).rstrip()%line+'\n')ifsave_img or view_img:# Add bbox to...
[:, :, :, :, 2] / input_w pred_box[:, :, :, :, 3] = np.exp(pred_location[:, :, :, :, 3]) * pred_box[:, :, :, :, 3] / input_h # 将坐标从xywh转化成xyxy pred_box[:, :, :, :, 0] = pred_box[:, :, :, :, 0] - pred_box[:, :, :, :, 2] / ...
从前面缓存中进行读取(这里先不说mosaic数据增强)。通过索引index加载图像,获取图像的尺寸,通过letterbox对图像进行reshape,使其适合网络输入大小。将labels中的box信息从xywh转为xyxy(中心点,w,h--->左上角和右下角)【可以用来做数据增强处理】。 # Load imageimg, (h0, w0), (h, w) = load_image(self,...
xyxy=xywh2xyxy(b).long()clip_coords(xyxy,im.shape)crop=im[int(xyxy[0,1]):int(xyxy[0,3]),int(xyxy[0,0]):int(xyxy[0,2]),::(1ifBGRelse-1)]ifsave:#print(xywh)#[0.952343761920929,0.5180555582046509,0.04843749850988388,0.03611111268401146]x='%.6f'%xywh[0]y='%.6f'%xywh[1]w='%....