python实现的Iou与Giou代码

最近看了网上很多博主写的iou实现方法,但Giou的代码似乎比较少,于是便自己写了一个,新手上路,如有错误请指正,话不多说,上代码:

def Iou(rec1,rec2):
  x1,x2,y1,y2 = rec1 #分别是第一个矩形左右上下的坐标
  x3,x4,y3,y4 = rec2 #分别是第二个矩形左右上下的坐标
  area_1 = (x2-x1)*(y1-y2)
  area_2 = (x4-x3)*(y3-y4)
  sum_area = area_1 + area_2
  w1 = x2 - x1#第一个矩形的宽
  w2 = x4 - x3#第二个矩形的宽
  h1 = y1 - y2
  h2 = y3 - y4
  W = min(x1,x2,x3,x4)+w1+w2-max(x1,x2,x3,x4)#交叉部分的宽
  H = min(y1,y2,y3,y4)+h1+h2-max(y1,y2,y3,y4)#交叉部分的高
  Area = W*H#交叉的面积
  Iou = Area/(sum_area-Area)
  return Iou

def Giou(rec1,rec2):
  x1,x2,y1,y2 = rec1 #分别是第一个矩形左右上下的坐标
  x3,x4,y3,y4 = rec2
  iou = Iou(rec1,rec2)
  area_C = (max(x1,x2,x3,x4)-min(x1,x2,x3,x4))*(max(y1,y2,y3,y4)-min(y1,y2,y3,y4))
  area_1 = (x2-x1)*(y1-y2)
  area_2 = (x4-x3)*(y3-y4)
  sum_area = area_1 + area_2
  w1 = x2 - x1#第一个矩形的宽
  w2 = x4 - x3#第二个矩形的宽
  h1 = y1 - y2
  h2 = y3 - y4
  W = min(x1,x2,x3,x4)+w1+w2-max(x1,x2,x3,x4)#交叉部分的宽
  H = min(y1,y2,y3,y4)+h1+h2-max(y1,y2,y3,y4)#交叉部分的高
  Area = W*H#交叉的面积
  add_area = sum_area - Area #两矩形并集的面积
  end_area = (area_C - add_area)/area_C #(c/(AUB))/c的面积
  giou = iou - end_area
  return giou

rec1 = (27,47,130,90)
rec2 = (30,68,150,110)
iou = Iou(rec1,rec2)
giou = Giou(rec1,rec2)
print("Iou = {},Giou = {}".format(iou,giou))

以上这篇python实现的Iou与Giou代码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我们。

(0)

相关推荐

  • python实现BP神经网络回归预测模型

    神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回归模型,用来做室内定位.模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数.这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小,在0-1之间,而回归模型的输出范围较大.模型修改如下: 代码如下: #coding: utf8 '''' author: Huangyuliang ''' import json import random impo

  • python:目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)

    训练完目标检测模型之后,需要评价其性能,在不同的阈值下的准确度是多少,有没有漏检,在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算. 希望能提供一些思路,如果觉得有用欢迎赞我表扬我~ IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度.系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的. 计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集,如下图: 蓝色的框是:GroundTruth 黄色的框是:Dete

  • Python计算机视觉里的IOU计算实例

    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

  • python实现的Iou与Giou代码

    最近看了网上很多博主写的iou实现方法,但Giou的代码似乎比较少,于是便自己写了一个,新手上路,如有错误请指正,话不多说,上代码: def Iou(rec1,rec2): x1,x2,y1,y2 = rec1 #分别是第一个矩形左右上下的坐标 x3,x4,y3,y4 = rec2 #分别是第二个矩形左右上下的坐标 area_1 = (x2-x1)*(y1-y2) area_2 = (x4-x3)*(y3-y4) sum_area = area_1 + area_2 w1 = x2 - x1#第

  • python目标检测IOU的概念与示例

    目录 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 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. 计算IOU的公式为: 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

  • Python内建函数之raw_input()与input()代码解析

    这两个均是 python 的内建函数,通过读取控制台的输入与用户实现交互.但他们的功能不尽相同.举两个小例子. >>> raw_input_A = raw_input("raw_input: ") raw_input: abc >>> input_A = input("Input: ") Input: abc Traceback(most recent call last): File "<pyshell#1>

  • Python实现登录接口的示例代码

    之前写了Python实现登录接口的示例代码,最近需要回顾,就顺便发到随笔上了 要求: 1.输入用户名和密码 2.认证成功,显示欢迎信息 3.用户名3次输入错误后,退出程序 4.密码3次输入错误后,锁定用户名 Readme: 1.UserList.txt 是存放用户名和密码的文件,格式为:username: password,每行存放一条用户信息 2.LockList.txt 是存放已被锁定用户名的文件,默认为空 3.用户输入用户名,程序首先查询锁定名单 LockList.txt,如果用户名在里面

  • 使用Python操作excel文件的实例代码

    使用的类库 pip install openpyxl 操作实现 •工作簿操作 # coding: utf-8 from openpyxl import Workbook # 创建一个excel工作簿 wb = Workbook() # 打开一个工作簿 wb = load_workbook('test.xlsx') # 保存工作簿到文件 wb.save('save.xlsx') •工作表操作 # 获得当前的工作表对象 ws = wb.active # 通过工作表名称得到工作表对象 ws = wb.

  • Python 自动化表单提交实例代码

    今天以一个表单的自动提交,来进一步学习selenium的用法 练习目标 0)运用selenium启动firefox并载入指定页面(这部分可查看本人文章 http://www.cnblogs.com/liu2008hz/p/6958126.html) 1)页面元素查找(多种查找方式:find_element_*) 2)内容填充(send_keys) 3)iframe与父页面切换(switch_to_frame是切换到iframe,switch_to_default_content是切换到主页面)

  • Python文件的读写和异常代码示例

    一.从文件中读取数据 #!/usr/bin/env python with open('pi') as file_object: contents = file_object.read() print(contents) =================================== 3.1415926 5212533 2324255 1.逐行读取 #!/usr/bin/env python filename = 'pi' with open(filename) as file_obje

  • Python上传package到Pypi(代码简单)

    废话不多说了,直接给大家贴代码了. 编写setup.py后 $ python setup.py register $ python setup.py sdist upload 以上是针对Python上传package到Pypi(代码简单)的全部内容,本文写的不好,还请大家多多指教,在此小编祝大家新年快乐.

  • python 获取网页编码方式实现代码

    python 获取网页编码方式实现代码 <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);"> </span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">

  • 在Python web中实现验证码图片代码分享

    系统版本: CentOS 7.4 Python版本: Python 3.6.1 在现在的WEB中,为了防止爬虫类程序提交表单,图片验证码是最常见也是最简单的应对方法之一. 1.验证码图片的生成   在python中,图片验证码一般用PIL或者Pillow库实现,下面就是利用Pillow生成图片验证码的代码: #!/usr/bin/env python3 #- * -coding: utf - 8 - * -#@Author: Yang#@ Time: 2017 / 11 / 06 1: 04 i

随机推荐