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Intersection over Union(IOU)是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准,只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxes)的任务都可以用IoU来进行测量。

IoU分数是对象类别分割问题的标准性能度量 [1] 。 给定一组图像,IoU测量给出了在该组图像中存在的对象的预测区域和地面实况区域之间的相似性

计算两个矩形的交并比,通常在检测任务里面可以作为一个检测指标。你的预测bbox和groundtruth之间的差异,就可以通过IOU来体现。

代码如下

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
 
import numpy as np
 
'''
函数说明:计算两个框的重叠面积
输入:
rec1 第一个框xmin ymin xmax ymax
rec2 第二个框xmin ymin xmax ymax
输出:
iouv 重叠比例 0 没有
'''
def compute_iou(rec1, rec2):
   
  # computing area of each rectangles
  S_rec1 = (rec1[2] - rec1[0]) * (rec1[3] - rec1[1]) # H1*W1
  S_rec2 = (rec2[2] - rec2[0]) * (rec2[3] - rec2[1]) # H2*W2
  
  # computing the sum_area
  sum_area = S_rec1 + S_rec2 #总面积
  
  # find the each edge of intersect rectangle
  left_line = max(rec1[0], rec2[0])
  right_line = min(rec1[2], rec2[2])
  top_line = max(rec1[1], rec2[1])
  bottom_line = min(rec1[3], rec2[3])
  
  # judge if there is an intersect
  if left_line >= right_line or top_line >= bottom_line:
    #print("没有重合区域")
    return 0
  else:
  #print("有重合区域")
    intersect = (right_line - left_line) * (bottom_line - top_line)
    iouv=(float(intersect) / float(sum_area - intersect))*1.0
 
    return iouv
 
'''
函数说明:获取两组匹配结果
输入:
rectA 车位
rectB 车辆
threod 重叠面积最小数值界限 默认0.6
输出:
CarUse 一维数组保存是否占用 1 占用 0 没有
 
'''
def TestCarUse(rectA,rectB,threod=0.6,debug=0):
  #threod=0.8#设定最小值
  ALength=len(rectA)
  BLength=len(rectB)
 
  #创建保存匹配结果的矩阵
  recIOU=np.zeros((ALength,BLength),dtype=float,order='C')
  #用于记录车位能够使否占用  
  CarUse=np.zeros((1,ALength),dtype=int,order='C')
 
  for i in range(0,ALength):
    for j in range(0,BLength):
      iou = compute_iou(rectA[i], rectB[j])
      recIOU[i][j]=format(iou,'.3f')
      if iou>=threod:    
        CarUse[0,i]=1 #有一个超过匹配认为车位i被占用
  if debug==1:
    print('----匹配矩阵----')
    print(recIOU)
    '''
    print('----车位占用情况----')
    for i in range(0,ALength):
    msg='车位'+str(i)+"-"+str(CarUse[0][i])
    print(msg)
    '''
  return CarUse
 
 
  
if __name__=='__main__':
  #A代表车位
  rectA1 = (30, 10, 70, 20)
  rectA2 = (70, 10, 80, 20)
  rectA =[rectA1,rectA2]
  #B代表检测车辆
  rectB1 = (20, 10, 35, 20)
  rectB2 = (30, 15, 70, 25)
  rectB3 = (70, 10, 80, 20)
  rectB =[rectB1,rectB2,rectB3]
   
  #获取车位占用情况 rectA车位 rectB车辆 0.6占面积最小比
  CarUse=TestCarUse(rectA,rectB,0.6,1)
 
  print('----车位占用情况----')
  for i in range(0,len(CarUse)+1):
  msg='车位'+str(i)+"-"+str(CarUse[0][i])
    print(msg)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。