python目標檢測IOU的方法

這篇文章主要介紹“python目標檢測IOU的方法”，在日常操作中，相信很多人在python目標檢測IOU的方法問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python目標檢測IOU的方法”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

什么是IOU

IOU是一種評價目標檢測器的一種指標。

下圖是一個示例：圖中綠色框為實際框（好像不是很綠……），紅色框為預測框，當我們需要判斷兩個框之間的關系時，需要用什么指標呢？

此時便需要用到IOU。

計算IOU的公式為：

可以看到IOU是一個比值，即交并比。

在分子部分，值為預測框和實際框之間的重疊區域；

在分母部分，值為預測框和實際框所占有的總區域。

交區域和并區域的比值，就是IOU。

IOU的特點

與分類任務不同，我們的預測框的坐標需要去匹配實際框的坐標，而坐標的完全匹配是不現實的。因此，我們需要定義一個評估指標，獎勵那些與匹配框匹配較好的預測框。

全部代碼

本文將畫出兩個矩形框，并計算他們的IOU。

效果如下：

import cv2
import numpy as np
def CountIOU(RecA, RecB):
    xA = max(RecA[0], RecB[0])
    yA = max(RecA[1], RecB[1])
    xB = min(RecA[2], RecB[2])
    yB = min(RecA[3], RecB[3])
    # 計算交集部分面積
    interArea = max(0, xB - xA + 1) * max(0, yB - yA + 1)
    # 計算預測值和真實值的面積
    RecA_Area = (RecA[2] - RecA[0] + 1) * (RecA[3] - RecA[1] + 1)
    RecB_Area = (RecB[2] - RecB[0] + 1) * (RecB[3] - RecB[1] + 1)
    # 計算IOU
    iou = interArea / float(RecA_Area + RecB_Area - interArea)
    return iou
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)   
img.fill(255)
RecA = [50,50,300,300]
RecB = [60,60,320,320]
cv2.rectangle(img, (RecA[0],RecA[1]), (RecA[2],RecA[3]), (0, 255, 0), 5)
cv2.rectangle(img, (RecB[0],RecB[1]), (RecB[2],RecB[3]), (255, 0, 0), 5)
IOU = CountIOU(RecA,RecB)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img,"IOU = %.2f"%IOU,(130, 190),font,0.8,(0,0,0),2)
cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

到此，關于“python目標檢測IOU的方法”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！