python實現(xiàn)IOU計算案例
計算兩個矩形的交并比,通常在檢測任務(wù)里面可以作為一個檢測指標(biāo)。你的預(yù)測bbox和groundtruth之間的差異,就可以通過IOU來體現(xiàn)。很簡單的算法實現(xiàn),我也隨便寫了一個,嗯,很簡單。
1. 使用時,請注意bbox四個數(shù)字的順序(y0,x0,y1,x1),順序不太一樣。
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
def compute_iou(rec1, rec2):
"""
computing IoU
:param rec1: (y0, x0, y1, x1), which reflects
(top, left, bottom, right)
:param rec2: (y0, x0, y1, x1)
:return: scala value of IoU
"""
# computing area of each rectangles
S_rec1 = (rec1[2] - rec1[0]) * (rec1[3] - rec1[1])
S_rec2 = (rec2[2] - rec2[0]) * (rec2[3] - rec2[1])
# computing the sum_area
sum_area = S_rec1 + S_rec2
# find the each edge of intersect rectangle
left_line = max(rec1[1], rec2[1])
right_line = min(rec1[3], rec2[3])
top_line = max(rec1[0], rec2[0])
bottom_line = min(rec1[2], rec2[2])
# judge if there is an intersect
if left_line >= right_line or top_line >= bottom_line:
return 0
else:
intersect = (right_line - left_line) * (bottom_line - top_line)
return (intersect / (sum_area - intersect))*1.0
if __name__=='__main__':
rect1 = (661, 27, 679, 47)
# (top, left, bottom, right)
rect2 = (662, 27, 682, 47)
iou = compute_iou(rect1, rect2)
print(iou)
補(bǔ)充知識:基于Python實現(xiàn)的IOU算法---最簡單易懂的代碼實現(xiàn)
概念介紹:
交并比:(Intersection over Union)

如上圖所示,IOU值定位為兩個矩形框面積的交集和并集的比值。即:

交并比的實現(xiàn)也是非常簡單的,執(zhí)行過程如下:

1. 交集形狀的寬度計算為:
IOU_W = min(x1,x2,x3,x4)+w1+w2-max(x1,x2,x3,x4)
2. 交集形狀的高度計算為:
IOU_H = min(y1,y2,y3,y4)+h1+h2-max(y1,y2,y3,y4)
其實是很簡單的幾何關(guān)系變換,上面的圖可以幫助你很好的理解這個意思。
代碼實現(xiàn):001-IOU計算
以上這篇python實現(xiàn)IOU計算案例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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