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python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式

2023-08-02 22:07:05 74

解决问题：不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou

使用numpy广播的方法，在python程序中并不建议使用for语句，python中的for语句耗时较多，如果使用numpy广播的思想将会提速不少。

代码：

defcalc_iou(bbox1,bbox2):
ifnotisinstance(bbox1,np.ndarray):
bbox1=np.array(bbox1)
ifnotisinstance(bbox2,np.ndarray):
bbox2=np.array(bbox2)
xmin1,ymin1,xmax1,ymax1,=np.split(bbox1,4,axis=-1)
xmin2,ymin2,xmax2,ymax2,=np.split(bbox2,4,axis=-1)

area1=(xmax1-xmin1)*(ymax1-ymin1)
area2=(xmax2-xmin2)*(ymax2-ymin2)

ymin=np.maximum(ymin1,np.squeeze(ymin2,axis=-1))
xmin=np.maximum(xmin1,np.squeeze(xmin2,axis=-1))
ymax=np.minimum(ymax1,np.squeeze(ymax2,axis=-1))
xmax=np.minimum(xmax1,np.squeeze(xmax2,axis=-1))

h=np.maximum(ymax-ymin,0)
w=np.maximum(xmax-xmin,0)
intersect=h*w

union=area1+np.squeeze(area2,axis=-1)-intersect
returnintersect/union

程序中输入为多个矩形[xmin,ymin,xmax,ymax]格式的数组或者list，输出为numpy格式，例：输入的shape为（3，4）、（5，4）则输出为（3，5）各个位置为boxes间相互的iou值。后面会卡一个iou的阈值，然后就可以将满足条件的索引取出。如：

defdelete_bbox(bbox1,bbox2,roi_bbox1,roi_bbox2,class1,class2,idx1,idx2,iou_value):
idx=np.where(iou_value>0.4)
left_idx=idx[0]
right_idx=idx[1]
left=roi_bbox1[left_idx]
right=roi_bbox2[right_idx]
xmin1,ymin1,xmax1,ymax1,=np.split(left,4,axis=-1)
xmin2,ymin2,xmax2,ymax2,=np.split(right,4,axis=-1)
left_area=(xmax1-xmin1)*(ymax1-ymin1)
right_area=(xmax2-xmin2)*(ymax2-ymin2)
left_idx=left_idx[np.squeeze(left_arearight_area,axis=-1)]

bbox1=np.delete(bbox1,idx1[left_idx],0)
class1=np.delete(class1,idx1[left_idx])
bbox2=np.delete(bbox2,idx2[right_idx],0)
class2=np.delete(class2,idx2[right_idx])

returnbbox1,bbox2,class1,class2

IOU计算原理：

ymin=np.maximum(ymin1,np.squeeze(ymin2,axis=-1))

xmin=np.maximum(xmin1,np.squeeze(xmin2,axis=-1))

ymax=np.minimum(ymax1,np.squeeze(ymax2,axis=-1))

xmax=np.minimum(xmax1,np.squeeze(xmax2,axis=-1))

h=np.maximum(ymax-ymin,0)

w=np.maximum(xmax-xmin,0)

intersect=h*w

计算矩形间min的最大值，max的最小值，如果ymax-ymin值大于0则如左图所示，如果小于0则如右图所示

以上这篇python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。

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