Python计算机视觉里的IOU计算实例

如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np print("torch: %s" % torch.__version__) print("tortorchvisionch: %s" % torchvision.__version__) print(&

今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控,达到视频监控的效果,比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色,当水柱为黑色的超过了一半,那么将说明过滤网发生了故障.当然不仅如此,我们看的是图像视频处理的技巧,你也可以将项目迁移到其他地方等,这仅仅是一个例子而已.我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: . 分类-Classification:解决"是什么?"的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标. 定位-Location:解决"在哪里?&

其中x1,y1;x2,y2分别表示两个矩形框的中心点 def calcIOU(x1, y1, w1, h1, x2, y2, w2, h2): if((abs(x1 - x2) < ((w1 + w2)/ 2.0)) and (abs(y1-y2) < ((h1 + h2)/2.0))): left = max((x1 - (w1 / 2.0)), (x2 - (w2 / 2.0))) upper = max((y1 - (h1 / 2.0)), (y2 - (h2 / 2.0))) righ

在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算,而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框,计算IOU也非常简单,有两种方法: 1. 两个矩形的宽之和减去组合后的矩形的宽就是重叠矩形的宽,同比重叠矩形的高 2. 右下角的minx减去左上角的maxx就是重叠矩形的宽,同比高 然后 IOU = 重叠面积 / (两矩形面积和-重叠面积) 然,不规则四边形就不能通过这种方式来计算,找了好久数学资料,还是没找到答案(鄙人数学渣渣),最后看了白翔老师的textBoxes++论文源码后,知道python

python中的datetime模块提供了操作日期和时间功能,该模块提供了五种核心对象:datetime时间日期类型,date日期类型,time时间类型,tzinfo时区类型,timedelta时间差类型,今天为大家介绍一下datetime模块的具体使用方法与python日期时间计算与比较的相关实例 一.Python中日期时间模块datetime介绍 (一).datetime模块中包含如下类: 类名 功能说明 date 日期对象,常用的属性有year, month, day time 时间对象

贴部分代码 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = 0 def ostu(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度 blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0) # 阈值一定要设为 0 !高斯模糊 re

如下所示: # coding = utf-8 import os path = "D:\\chunyu"#想要重命名所有文件存放的文件夹 filelist = os.listdir(path) #该文件夹下所有的文件(包括文件夹) list = [] fileopen = open('D:\chunyu.txt','r')#之后想要重命名成的所有名字的集合,这个名字为除去文件扩展名的文件名 i =0 for file in filelist: print(file) for line

利用zipfile模块和pandas获取数据,代码比较简单,做个记录吧: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Aug 21 22:35:59 2018 @author: FanXiaoLei """ from zipfile import ZipFile import pandas as pd myzip=ZipFile('2.zip') f=myzip.open('2.csv') df=pd.r

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.很简单的算法实现,我也随便写了一个,嗯,很简单. 1. 使用时,请注意bbox四个数字的顺序(y0,x0,y1,x1),顺序不太一样. #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1: (y0

计算Python Numpy向量之间的欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2) 补充知识:Python中计算两个数据点之间的欧式距离,一个点到数据集中其他点的距离之和 如下所示: 计算数两个数据点之间的欧式距离 import numpy as

Python使用struct处理二进制的实例详解 有的时候需要用python处理二进制数据,比如,存取文件,socket操作时.这时候,可以使用python的struct模块来完成.可以用 struct来处理c语言中的结构体. struct模块中最重要的三个函数是pack(), unpack(), calcsize() pack(fmt, v1, v2, ...)     按照给定的格式(fmt),把数据封装成字符串(实际上是类似于c结构体的字节流) unpack(fmt, string)