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這篇文章主要介紹了Python3如何實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩形的交并比,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
交并比的概念及應(yīng)用
假設(shè)平面坐標(biāo)中有一個(gè)矩形,并且這個(gè)矩形的長和寬均分別與x軸和y軸平行。
那么矩形在平面坐標(biāo)中的唯一位置可以通過對(duì)角線上的兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定(這里不做證明)。
如下圖所示:這個(gè)矩形的唯一位置可以用左上和右下的頂點(diǎn)坐標(biāo),即:(xmin, ymax, xmax, ymin)來確定,也可以用左下和右上頂點(diǎn)坐標(biāo),即(xmin, ymin, xmax, ymax)來確定。
接下來說一下自己踩的坑:網(wǎng)上的大部分博客,圖是標(biāo)的是左上和右下的頂點(diǎn)坐標(biāo),但是代碼清一色是通過左下和右上頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形位置的。所以一開始看著特別暈圈。
理論上兩種確定方式都可以,不過相對(duì)而言,通過左下和右上兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo),即(xmin, ymin, xmax, ymax)來確定矩形位置更符合我們的習(xí)慣,我想這也是網(wǎng)上大部分代碼都是這樣的原因吧。
矩形的面積很好求,長X寬就行:
矩形的面積 = (xmax -xmin) X (ymax - ymin)
好了,理清楚怎么確定矩形的位置后,接下來我們就來解決交并比的計(jì)算問題。
交并比(Intersection over Union, IoU)是目標(biāo)檢測任務(wù)中的一個(gè)非常重要的概念。它是產(chǎn)生的預(yù)測框(Predicted bounding box)與原標(biāo)記框(Ground-truth bounding box)的交疊率,即它們的交集(相交面積)與并集(總面積)的比值。最理想情況是完全重疊,即比值為1。一般來說,這個(gè)score > 0.5 就可以被認(rèn)為是一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)用于測量真實(shí)和預(yù)測之間的相關(guān)度,相關(guān)度越高,該值越高,它可以評(píng)估算法的準(zhǔn)確度。
假設(shè)平面坐標(biāo)中有兩個(gè)矩形:原標(biāo)記框(Ground-truth bounding box, G)和預(yù)測框(Predicted bounding box, P),其中G為手動(dòng)標(biāo)記的框,P為算法預(yù)測的框,并且這兩個(gè)矩形的長和寬均分別與x軸和y軸平行。如下圖所示:
IoU計(jì)算公式:
所以有:矩形G(gxmin, gymin, gxmax, gymax)和矩形P(pxmin, pymin, pxmax, pymax)
求交并比的關(guān)鍵是求出相交矩形G∩P的面積。
解決這個(gè)問題,我們只要確定相交矩形的左下(xmin, ymin)和右上(xmax, ymax)頂點(diǎn)坐標(biāo)即可,即確定(xmin, ymin, xmax, ymax)。
通過看圖,我們可以清楚的觀察到:
# 相交矩形的左下頂點(diǎn)坐標(biāo), 就是兩個(gè)矩形左下坐標(biāo)的x和y分別取最大值 xmin = max(gxmin, pxmin) ymin = max(gymin, pymin) # 相交矩形的右上頂點(diǎn)坐標(biāo), 就是兩個(gè)矩形右上坐標(biāo)的x和y分別取最小值 xmax = min(gxmax, pxmax) ymax = min(gymax, pyxmax)
如果一下沒有看明白,可以自己在紙上多畫畫,理解下。
得到了相交矩形的坐標(biāo)(xmin, ymin, xmax, ymax)那么相交矩形的面積就非常簡單了。
area(G∩P) = 長 X 寬
w = xmax - xmin # 計(jì)算相交矩形的長
h = ymax - ymin # 計(jì)算相交矩形的寬
area(G∩P) = w X h # 計(jì)算相交矩形的面積
這里還有最后一個(gè)問題,當(dāng)計(jì)算得到的寬或者長為0或者負(fù)數(shù)時(shí),說明兩個(gè)矩形不相交,相交面積為0,那么最后的IoU就為0。這里我們有兩種處理方式:
1. 用if語句來分類討論:
if w <=0 or h <= 0: return 0
2. 用max()方法來處理:
w = max(0, (x2 - x1)) h = max(0, (y1 - y2))
三、Python3 實(shí)現(xiàn)代碼
經(jīng)過以上分析,思路應(yīng)該已經(jīng)非常清晰了,這里我就直接放出完整Python3代碼。
def calculate_IoU(predicted_bound, ground_truth_bound): """ computing the IoU of two boxes. Args: box: (xmin, ymin, xmax, ymax),通過左下和右上兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形位置 Return: IoU: IoU of box1 and box2. """ pxmin, pymin, pxmax, pymax = predicted_bound print("預(yù)測框P的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(pxmin, pymin, pxmax, pymax)) gxmin, gymin, gxmax, gymax = ground_truth_bound print("原標(biāo)記框G的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(gxmin, gymin, gxmax, gymax)) parea = (pxmax - pxmin) * (pymax - pymin) # 計(jì)算P的面積 garea = (gxmax - gxmin) * (gymax - gymin) # 計(jì)算G的面積 print("預(yù)測框P的面積是:{};原標(biāo)記框G的面積是:{}".format(parea, garea)) # 求相交矩形的左下和右上頂點(diǎn)坐標(biāo)(xmin, ymin, xmax, ymax) xmin = max(pxmin, gxmin) # 得到左下頂點(diǎn)的橫坐標(biāo) ymin = max(pymin, gymin) # 得到左下頂點(diǎn)的縱坐標(biāo) xmax = min(pxmax, gxmax) # 得到右上頂點(diǎn)的橫坐標(biāo) ymax = min(pymax, gymax) # 得到右上頂點(diǎn)的縱坐標(biāo) # 計(jì)算相交矩形的面積 w = xmax - xmin h = ymax - ymin if w <=0 or h <= 0: return 0 area = w * h # G∩P的面積 # area = max(0, xmax - xmin) * max(0, ymax - ymin) # 可以用一行代碼算出來相交矩形的面積 print("G∩P的面積是:{}".format(area)) # 并集的面積 = 兩個(gè)矩形面積 - 交集面積 IoU = area / (parea + garea - area) return IoU if __name__ == '__main__': IoU = calculate_IoU( (1, -1, 3, 1), (0, 0, 2, 2)) print("IoU是:{}".format(IoU))
這里也放一下通過左上和右下頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形的位置的Python3代碼。原理是一樣的,不要弄混就好。
def calculate_IoU(predicted_bound, ground_truth_bound): """ computing the IoU of two boxes. Args: box: (x1, y1, x2, y2),通過左上和右下兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形 Return: IoU: IoU of box1 and box2. """ px1, py1, px2, py2 = predicted_bound print("預(yù)測框P的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(px1, py1, px2, py2)) gx1, gy1, gx2, gy2 = ground_truth_bound print("原標(biāo)記框G的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(gx1, gy1, gx2, gy2)) parea = (px2 - px1) * (py1 - py2) # 計(jì)算P的面積 garea = (gx2 - gx1) * (gy1 - gy2) # 計(jì)算G的面積 print("預(yù)測框P的面積是:{};原標(biāo)記框G的面積是:{}".format(parea, garea)) # 求相交矩形的左上和右下頂點(diǎn)坐標(biāo)(x1, y1, x2, y2) x1 = max(px1, gx1) # 得到左上頂點(diǎn)的橫坐標(biāo) y1 = min(py1, gy1) # 得到左上頂點(diǎn)的縱坐標(biāo) x2 = min(px2, gx2) # 得到右下頂點(diǎn)的橫坐標(biāo) y2 = max(py2, gy2) # 得到右下頂點(diǎn)的縱坐標(biāo) # 利用max()方法處理兩個(gè)矩形沒有交集的情況,當(dāng)沒有交集時(shí),w或者h(yuǎn)取0,比較巧妙的處理方法 # w = max(0, (x2 - x1)) # 相交矩形的長,這里用w來表示 # h = max(0, (y1 - y2)) # 相交矩形的寬,這里用h來表示 # print("相交矩形的長是:{},寬是:{}".format(w, h)) # 這里也可以考慮引入if判斷 w = x2 - x1 h = y1 - y2 if w <=0 or h <= 0: return 0 area = w * h # G∩P的面積 print("G∩P的面積是:{}".format(area)) # 并集的面積 = 兩個(gè)矩形面積 - 交集面積 IoU = area / (parea + garea - area) return IoU if __name__ == '__main__': IoU = calculate_IoU( (1, 1, 3, -1), (0, 2, 2, 0)) print("IoU是:{}".format(IoU))
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Python3如何實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩形的交并比”這篇文章對(duì)大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!
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