前言非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层，例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。当然NMS在目前最新的anchor-free目标检测算法中(CornerNet、CenterNet等)并不是必须
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2024-02-17 17:19:32
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## 使用 Python OpenCV 实现非极大抑制 (NMS)
非极大抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS) 是计算机视觉中常用的一种技术，主要用于在目标检测中保留最有可能的目标边界框并压制多余的框。本文将逐步指导你实现这一过程。
### 流程概述
在实现非极大抑制的过程中，我们可以将任务分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
什么是非极大抑制在目标检测中，通常会使用各种各样的方法来让计算机找到目标的所在位置，然而，计算机的输出往往并不是单一的，也就是说，一个目标可能会输出多个结果（如下图所示），这些结果有好有坏，因此就需要使用非极大抑制的方法来筛选出最优结果，说白了也就是一个剔除冗余的过程。非极大值抑制（Non-Maximum Suppress，NMS）算法，其核心思想在于抑制非极大值的目标（去冗余），从而搜索出局部极
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2023-10-27 18:54:40
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# 使用Java OpenCV实现非极大值抑制
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）是一种在图像处理中常用于物体检测和边缘检测的步骤。本文将带你通过一个简单的流程，了解如何在Java中使用OpenCV实现非极大值抑制。
## 整体流程
下面的表格展示了实现非极大值抑制的关键步骤：
| 步骤 | 描述
Canny理论：1、首先用高斯模糊过滤掉噪声2、然后用 Sobel 过滤器确定图像边缘的强度和方向Gx是指梯度在x方向上的突变，也就是垂直边缘Gy是指梯度在y方向上的突变，也就是水平边缘根据以上公式可以求出梯度及方向。3、对sobel的输出使用非极大抑制来观察每个检测边缘的强度和方向，选出局部最大像素，从而把最强的边缘绘制成连续的、一个像素宽的细线。Canny算子中的非极大值抑制是沿着梯度方向进行
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2023-08-07 21:30:24
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记录一下对非极大值抑制的理解。非极大值抑制法顾名思义，是在抑制不是极大值的元素，即搜索一个局部最大值。在目标检测中应用比较广泛。对一个目标而言，算法对该目标肯产生多个候选框，每个框对应一个score,将这些score全部排序，选出得分最大的一个，再用其他框与当前最大的框计算其重叠程度，就是常说的iou,当大于某个阈值，比如0.5时，将这些大于阈值0.5的框删除，只保留score最大的一个框,因此就
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2023-11-23 20:44:33
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非极大值抑制（Non-max suppression）非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间
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2024-02-03 22:16:10
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非极大值抑制(Non-Maximum Suppression):NMS简介 非极大值抑制即是NMS算法，在边缘检测、人脸检测、目标检测等广泛应用，同时在不同应用中，具体实现也有其不同，接下来从边缘检测以及目标检测展开叙述。1. canny算子中的非极大值抑制 Canny算子是边缘检测中的一部分，目的是寻找像素点的局部最大值，抑制其他极大值，将非极大值点对应的灰度值设为0。 在进行非极大值抑制的
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2024-02-05 12:17:54
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非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种在目标检测算法中常用的技术，用于去除冗余的边界框，以获取最佳的检测结果。在目标检测中，通常会使用候选框（bounding boxes）来表示可能包含目标的区域。然而，在某些情况下，不同的候选框可能会有部分重叠，或者多个候选框可能都表示同一个实际目标。而非极大值抑制的目的就是从这些重复的候选框中选择出最准确的候选框。非极大值
原创
2023-09-16 15:34:13
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通过非极大值抑制，可以过滤掉与已选择的保留框有显著重叠的候选框，从而得到一组准确且不重叠的最终检测结果。非极大值抑制（Non
原创
2023-09-28 09:17:10
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初次接触到非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)是在CNN学习过程中，当时看到R-CNN SP-NET中都用到了该方法作为最后确定目标bounding box 。常常经过图像定位算法或者深度网络学习得出的bounding box不止一个，各个box会出现重叠交叉，如图1。 为了精确的定位到目标的在图像的位置，常常有三种方法：&nbs
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2024-07-24 14:01:37
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非极大值抑制非极大值抑制非极大值抑制from __future__ import divisionimport torchimport numpy as npimport mathimport cv2def plot_boxes_cv2(img, boxes, saven
原创
2021-08-02 14:08:29
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非极大值抑制算法简介非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression，NMS），首次在论文 Efficient non-maximum suppression 被提出，多年之后被广泛用于目标检测领域，用于消除多余的检测框。NMS 介绍目标检测算法（主流的有 RCNN 系、YOLO 系、SSD 等）在进行目标检测任务时，可能对同一目标有多次预测得到不同的检测框，NMS 算法则可以确保
NMS（non maximum suppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用，如：边缘检测、目标检测等。这里
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2022-08-30 09:59:49
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java 非极大值抑制（Java Non-Maximum Suppression）是一种广泛应用于计算机视觉的算法，常用于阈值化处理、边缘检测和目标检测等任务。在处理大量数据时，确保算法的高效性和稳定性至关重要。从备份策略到恢复流程，我们将整个处理过程进行系统的梳理，以保证数据的安全性和可靠性。
### 备份策略
在实施 java 非极大值抑制算法前，首先要确保训练数据和模型的安全。以下是数据
这个函数matlab中处理的时候，检测二维码时能够去除很多杂点，其调用的边缘检测算法中就包含这个方法，留着备用吧.该算法的原理如下：通过对梯度图进行非极大值抑制，得到梯度图的掩膜图，然后该图上为1并且原前景点的梯度值大于设置的阈值时，才会保留。 前段时间做了一个车牌检测识别的项目，我的任务是将MATLAB中的算法移植成C++代码。在车牌区域提取的过程中，用到了水平方向的Sobel算子检测
非极大值抑制非极大值抑制也属于后处理一部分，单独说可能会清楚一点，之所以要进行这步操作，原因在于很多时候一个目标存在多个预测框，这时我们需要选出最好的那个作为预测结果。怎么选的过程就是非极大值抑制操作。如下图所示： &n
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2023-12-09 22:22:28
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nms算法就是对同一个anhor 的box 进行基于阈值的去重# python3import numpy as np def py_nms(dets, thresh):
原创
2023-01-13 09:13:12
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理论基础 说实话，讲理论基础实在不是我的强项，但是还是得硬着头皮来讲，希望我的讲解不至于晦涩难懂。 非极大值抑制，简称为NMS算法。是一种获取局部最大值的有效方法。在3领域中，假设一个行向量的长度为w，从
Canny算子边缘检测——非极大值抑制Non-Maximum SuppressionCanny算子计算前需要先通过Sobel算子得到图像的梯度值图和方向图。非极大值抑制指的是在一个像素点上A，将它的梯度值和它梯度方向上的前后两个点B和C的进行比较，如果A的梯度值大于B和C的梯度值，则保留其值，否则将A的值置为0。简单情况像素点的梯度方向在0°，45°，90°和135°上，此时像素点梯度方向上的前后
