python实现iou,目标检测iou是什么意思

　　本文主要介绍python目标检测IOU的概念和实例实现。有需要的朋友可以借鉴一下，希望能有所帮助。祝大家进步很大，早日升职加薪。

　　00-1010学习前言iouiou的特点是什么？所有代码

目录

　　神经网络的应用有很多，目标检测就是其中之一。目标检测中最重要的概念之一是IOU。

学习前言

　　IOU是评价目标探测器的一个指标。

　　下图就是一个例子：图中的绿框是实际框(好像不是很绿……)，红框是预测框。当我们需要判断两个盒子的关系时，需要用什么指标呢？

　　此时就需要借条了。

　　IOU的计算公式为：

　　可以看出，IOU是一个比值，即交比。

　　分子部分，值是预测帧和实际帧的重叠面积；

　　在分母部分，该值是预测框和实际框所占的总面积。

　　相交面积与合并面积之比为IOU。

什么是IOU

　　与分类任务不同的是，我们的预测框的坐标需要与实际框的坐标相匹配，但是坐标的完全匹配是不现实的。因此，我们需要定义一个评价指标来奖励那些与匹配框匹配良好的预测框。

IOU的特点

　　本文将画两个矩形框，计算它们的IOU。

　　效果如下：

　　导入cv2

　　将numpy作为np导入

　　定义计数(RecA，RecB):

　　xA=max(RecA[0]，RecB[0])

　　yA=max(RecA[1]，RecB[1])

　　xB=min(RecA[2]，RecB[2])

　　yB=min(RecA[3]，RecB[3])

　　#计算相交面积。

　　interArea=max(0，xB - xA 1) * max(0，yB - yA 1)

　　#计算预测值和实际值的面积

　　RecA _ Area=(RecA[2]-RecA[0]1)*(RecA[3]-RecA[1]1)

　　RecB _ Area=(RecB[2]-RecB[0]1)*(RecB[3]-RecB[1]1)

　　#计算欠条

　　iou=区间/浮点(RecA_Area RecB_Area -区间)

　　归还欠条

　　img=np.zeros((512，512，3)，np.uint8)

　　img.fill(255)

　　RecA=[50，50，300，300]

　　[60，60，320，320]

　　cv2.rectangle(img，(RecA[0]，RecA[1])，(RecA[2]，RecA[3])，(0，255，0)，5)

　　cv2.rectangle(img，(RecB[0]，RecB[1])，(RecB[2]，RecB[3])，(255，0，0)，5)

　　IOU=CountIOU(RecA，RecB)

　　font=cv2。字体_好时_单纯形

　　cv2.putText(img， IOU=%.2f%IOU，(130，190)，font，0.8，(0，0，0)，2)

　　cv2.imshow(image ，img)

　　cv2.waitKey()

　　cv2.destroyAllWindows()

　　以上是python对象检测IOU的概念和实例的详细内容。更多关于python对象检测IOU的信息，请关注盛行IT软件开发工作室的其他相关文章！

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