python多边形重叠,合并重叠区间python
本文主要介绍Python合并重叠矩形框，循环递归，依次判断两个框是否重叠。以下具体实施过程中需要的合作伙伴可以参考一下。
需求：
NMS的IOU关联是选择最大或最可信的帧来保留。现在我们需要把重叠的帧合并成一个大帧，所以不能直接用上面那个。而且我真的不懂Python中OpenCV的groupRectangles，它会直接删除不重叠的方框。原理：
递归，依次判断两个盒子是否重叠。效果：
参考代码：
导入cv2
将numpy作为np导入
定义检查重叠(boxa，boxb):
x1，y1，w1，h1=boxa
x2，y2，w2，h2=boxb
if (x1 x2 w2):
返回0
if (y1 y2 h2):
返回0
if (x1 w1 x2):
返回0
if (y1 h1 y2):
返回0
colInt=abs(min(x1 w1，x2 w2) - max(x1，x2))
rowInt=abs(min(y1 h1，y2 h2) - max(y1，y2))
overlap_area=colInt * rowInt
area1=w1 * h1
area2=w2 * h2
返回overlap _ area/(area 1 area 2-overlap _ area)
def联合箱(a，b):
x=min(a[0]，b[0])
y=min(a[1]，b[1])
w=max(a[0] a[2]，b[0] b[2]) - x
h=max(a[1] a[3]，b[1] b[3]) - y
return [x，y，w，h]
定义交叉箱(a，b):
x=max(a[0]，b[0])
y=max(a[1]，b[1])
w=min(a[0] a[2]，b[0] b[2]) - x
h=min(a[1] a[3]，b[1] b[3]) - y
如果w 0或h 0:
return()
return [x，y，w，h]
def rect merge _ sxf(rects :[]):
# rects=[[x1，y1，w1，h1]，[x2，y2，w2，h2]，]
当通过connectedComponentsWithStats找到rects坐标时，
注意，前两个坐标代表全图，需要去掉，否则就只有一个大方框了。
在执行这个函数之前，您可以做如下的事情。
rect list=sorted(rect list)[2:]
rectList=rects.copy()
rectList.sort()
new_array=[]
完成=1
#使用while，而不是forEach，因为rectList的内容会改变。
i=0
而我len(rectList):
#选后面的就行了，前面的已经判断过了，不需要重复操作。
j=11
succees _ once=0
而j len(rectList):
boxa=rectList[i]
boxb=rectList[j]
#判断是否有重叠。请注意，它仅适用于水平垂直情况，不适用于角度旋转。
如果检查重叠(boxa，boxb): #交叉框(boxa，boxb)
完成=0
#将合并的矩阵添加到候选区域。
new_array.append(unionBox(boxa，boxb))
succees _ once=1
#从原列表中删除，因为这两个已经合并，不删除会造成重复计算。
rectList.remove(boxa)
rectList.remove(boxb)
破裂
j=1
如果成功了：
#成功合并一次，这个时候我不需要1，因为对它进行了remove(boxb)操作。
继续
i=1
#其余项目不重叠，直接添加即可。
new_array.extend(rectList)
# 0:可能存在未合并的递归调用。
# 1:这次没有合并的项目，也就是说都是分开的，可以结束退出了。
如果完成==0:
完成，new _ array=rect merge _ sxf(new _ array)
返回完成，新数组
box=[[20，20，20，20]，[100，100，100，100]，[60，60，50，50]，[50，50，50]
_，res=rectMerge_sxf(box)
打印(分辨率)
打印(方框)
img=np.ones([256，256，3]，np.uint8)
适用于：箱中的x、y、w、h
img=cv2.rectangle(img，(x，y)，(x w，y h)，(0，255，0)，2)
cv2.imshow(origin ，img)
img=np.ones([256，256，3]，np.uint8)
对于res:中的x、y、w、h
img=cv2.rectangle(img，(x，y)，(x w，y h)，(0，0，255)，2)
cv2.imshow(after ，img)
cv2.waitKey(0)
这就是这篇关于Python合并重叠矩形框的文章。关于Python合并矩形框的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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