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python实现IOU计算案例

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, 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)

补充知识:基于Python实现的IOU算法—最简单易懂的代码实现

概念介绍:

交并比:(Intersection over Union)

如上图所示,IOU值定位为两个矩形框面积的交集和并集的比值。即:

交并比的实现也是非常简单的,执行过程如下:

1. 交集形状的宽度计算为:

IOU_W = min(x1,x2,x3,x4)+w1+w2-max(x1,x2,x3,x4)

2. 交集形状的高度计算为:

IOU_H = min(y1,y2,y3,y4)+h1+h2-max(y1,y2,y3,y4)

其实是很简单的几何关系变换,上面的图可以帮助你很好的理解这个意思。

代码实现:001-IOU计算

以上这篇python实现IOU计算案例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。

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