睿智的目标检测1——IOU的概念与python实例

た入场券 2023-06-05 08:50 71阅读 0赞

### 睿智的目标检测1——IOU的概念与python实例 ###

*  学习前言
 *  什么是IOU
 *  IOU的特点
 *  全部代码

# 学习前言 #

神经网络的应用还有许多，目标检测就是其中之一，目标检测中有一个很重要的概念便是IOU。  
![在这里插入图片描述][20190723165901974.jpg_pic_center]

# 什么是IOU #

IOU是一种评价目标检测器的一种指标。  
下图是一个示例：图中绿色框为实际框（好像不是很绿……），红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？  
此时便需要用到IOU。  
![在这里插入图片描述][2019100820510555.jpg_pic_center]  
计算IOU的公式为：  
![在这里插入图片描述][20191008205346976.png_pic_center]  
可以看到IOU是一个比值，即交并比。  
在分子部分，值为预测框和实际框之间的重叠区域；  
在分母部分，值为预测框和实际框所占有的总区域。  
![在这里插入图片描述][20191008205646631.jpg_pic_center]  
![在这里插入图片描述][20191008205829350.jpg_pic_center]  
交区域和并区域的比值，就是IOU。

# IOU的特点 #

与分类任务不同，我们的预测框的坐标需要去匹配实际框的坐标，而坐标的完全匹配是不现实的。因此，我们需要定义一个评估指标，奖励那些与匹配框匹配较好的预测框。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# 全部代码 #

本文将画出两个矩形框，并计算他们的IOU。  
效果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

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])
        # 计算交集部分面积
        interArea = max(0, xB - xA + 1) * max(0, yB - yA + 1)
        # 计算预测值和真实值的面积
        RecA_Area = (RecA[2] - RecA[0] + 1) * (RecA[3] - RecA[1] + 1)
        RecB_Area = (RecB[2] - RecB[0] + 1) * (RecB[3] - RecB[1] + 1)
        # 计算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()

**有不懂的朋友可以评论询问噢。**

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[2019100820510555.jpg_pic_center]: /images/20230601/95a0a570c3fb423797adc1309e234ea5.png
[20191008205346976.png_pic_center]: /images/20230601/08b9bda2fe75425181610fe679200ae1.png
[20191008205646631.jpg_pic_center]: /images/20230601/13a36b7ef44c42aea9558d80b0726856.png
[20191008205829350.jpg_pic_center]: /images/20230601/40fa13e9e3444b3a8752a86899849d88.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20230601/5abeb90a5eb54c88a6ef4e42c19e207d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20230601/6bb13108b1d14073997a1ff6e0a153c6.png