如何将边界框坐标转换为Yolo坐标？

将边界框（Bounding Box）坐标转换为Yolo（You Only Look Once）坐标涉及到对目标检测中使用的两种不同坐标系统的理解和转换。以下是详细的解释和转换步骤：

基础概念

1. 边界框坐标：通常表示为 (x, y, w, h)，其中 (x, y) 是左上角的坐标，w 和 h 分别是宽度和高度。
2. Yolo坐标：表示为 (class_id, x_center, y_center, width, height)，其中 (x_center, y_center) 是边界框中心的坐标，width 和 height 是边界框的宽度和高度，所有值都归一化到 [0, 1] 范围内。

转换步骤

假设你有一个边界框坐标 (x, y, w, h)，并且你知道图像的宽度和高度分别为 image_width 和 image_height。转换步骤如下：

1. 计算中心点坐标： [ x_{center} = x + \frac{w}{2} ] [ y_{center} = y + \frac{h}{2} ]
2. 归一化中心点坐标和尺寸： [ x_{center_norm} = \frac{x_{center}}{image_width} ] [ y_{center_norm} = \frac{y_{center}}{image_height} ] [ width_{norm} = \frac{w}{image_width} ] [ height_{norm} = \frac{h}{image_height} ]
3. 组合成Yolo格式： [ Yolo_coord = (class_id, x_{center_norm}, y_{center_norm}, width_{norm}, height_{norm}) ]

示例代码

以下是一个Python示例代码，展示如何进行转换：

def bbox_to_yolo(bbox, image_width, image_height, class_id):
    x, y, w, h = bbox
    x_center = x + w / 2
    y_center = y + h / 2
    x_center_norm = x_center / image_width
    y_center_norm = y_center / image_height
    width_norm = w / image_width
    height_norm = h / image_height
    return (class_id, x_center_norm, y_center_norm, width_norm, height_norm)

# 示例使用
bbox = (100, 100, 200, 150)
image_width = 800
image_height = 600
class_id = 0

yolo_coord = bbox_to_yolo(bbox, image_width, image_height, class_id)
print(yolo_coord)

应用场景

这种转换在目标检测任务中非常常见，特别是在使用Yolo系列模型进行训练和推理时。Yolo模型需要输入归一化的坐标，因此需要将原始的边界框坐标转换为Yolo格式。

参考链接

• Yolo坐标转换教程

通过上述步骤和示例代码，你可以轻松地将边界框坐标转换为Yolo坐标，并应用于目标检测任务中。