这段代码的主要功能是在图片上绘制矩形框，其中xyxy表示矩形框的坐标。特别需要注意的是，代码中有一行语句将xyxy转换为xywh格式，这是为了适应某些算法或后续处理的需求。转换过程中，首先将xyxy创建一个torch.tensor，并调整其形状为(1, 4)，然后除以一个缩放因子gn，最后将其转换回列表形式并返回xywh。这样的转换...
b[2:] = b[2:] * 1.3 + 30 # pad b = xywh2xyxy(b.reshape(-1,4)).ravel().astype(np.int) b[[0,2]] = np.clip(b[[0, 2]], 0,w) # clip boxes outside of image b[[1, 3]] = np.clip(b[[1, 3]], 0, h) assert cv2.imwrite(f, img[b[1]:b[3], b[0]:b[2...
if labels.size: # normalized xywh to pixel xyxy format labels[:, 1:] = xywhn2xyxy(labels[:, 1:], ratio[0] * w, ratio[1] * h, padw=pad[0], padh=pad[1]) if self.augment: # Augment imagespace # 不进入这里 if not mosaic: img, labels = random_perspective(img, labels, degr...
这时就要做标签的更新。 先将xywh转成xyxy,这四个公式很好理解,中心坐标-宽高的一半=左上角,中心坐标+宽高的一半=右下角,*宽高是因为之前做了归一化,这一要计算行列值便于定位。padw和padh是之前114的那部分。做完后放进之前的空list中。 经过concatenate之后,维度由4变成了5,加了一个0索引。之后是做了一...
先将xywh转成xyxy,这四个公式很好理解,中心坐标-宽高的一半=左上角,中心坐标+宽高的一半=右下角,*宽高是因为之前做了归一化,这一要计算行列值便于定位。padw和padh是之前114的那部分。做完后放进之前的空list中。 经过concatenate之后,维度由4变成了5,加了一个0索引。之后是做了一个剪切范围的操作。之前说...
def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, eps=1e-7): # Returns Intersection over Union (IoU) of box1(1,4) to box2(n,4) # Get the coordinates of bounding boxes if xywh: # transform from xywh to xyxy (x1, y1, w1, h1), (x2, y2, w2, ...
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...
def xywh2xyxy(x): # [x, y, w, h] to [x1, y1, x2, y2] y = np.copy(x) y[:, 0] = x[:, 0] - x[:, 2] / 2 y[:, 1] = x[:, 1] - x[:, 3] / 2 y[:, 2] = x[:, 0] + x[:, 2] / 2 y[:, 3] = x[:, 1] + x[:, 3] / 2 ...
xyxy2xywh, plot_one_box, strip_optimizer, set_logging)fromutils.torch_utilsimportselect_device, load_classifier, time_synchronizeddefdetect(save_img=False):#获取设置的参数数据out, source, weights, view_img, save_txt, imgsz =\ opt.save_dir, opt.source, opt.weights, opt.view_img, opt.save...
() else path.stem# 获取预测框 并将xyxy转为xywh格式box = xyxy2xywh(predn[:, :4]) # xywh# 之前的的xyxy格式是左上角右下角坐标 xywh是中心的坐标和宽高# 而coco的json格式的框坐标是xywh(左上角坐标 + 宽高)# 所以这行代码是将中心点坐标 -> 左上角坐标box[:, :2] -= box[:, 2:] /...