python求iou

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mob64ca12e676c8 2023-09-10 03:18:31 ©著作权

文章标签 并集 Python 代码示例 文章分类 Python 后端开发

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Python求IOU

介绍

在计算机视觉领域，IOU（Intersection over Union）是一种常用的评估指标，用于衡量目标检测算法的精度。IOU是通过计算预测框与真实框的交集与并集之间的比例来衡量两个框之间的重叠程度。

本文将介绍如何使用Python计算IOU，并提供了代码示例。我们将从IOU的定义开始，然后逐步解释如何实现它。

IOU的定义

IOU的计算公式如下所示：

IOU = Intersection / Union

其中，Intersection表示预测框和真实框的交集区域的面积，Union表示预测框和真实框的并集区域的面积。

计算IOU的步骤

以下是计算IOU的步骤：

计算交集区域的坐标：
- 交集区域的左上角坐标为预测框和真实框左上角坐标中的较大值；
- 交集区域的右下角坐标为预测框和真实框右下角坐标中的较小值。
计算交集区域的面积：
- 交集区域的宽度为右下角的x坐标减去左上角的x坐标；
- 交集区域的高度为右下角的y坐标减去左上角的y坐标；
- 交集区域的面积为宽度乘以高度。
计算并集区域的面积：
- 并集区域的面积为预测框的面积加上真实框的面积减去交集区域的面积。
计算IOU值：
- 将交集区域的面积除以并集区域的面积。

代码示例

下面是一个使用Python计算IOU的示例代码：

def compute_iou(box1, box2):
    x1 = max(box1[0], box2[0])
    y1 = max(box1[1], box2[1])
    x2 = min(box1[2], box2[2])
    y2 = min(box1[3], box2[3])

    intersection = max(0, x2 - x1) * max(0, y2 - y1)
    union = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1]) + (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1]) - intersection

    iou = intersection / union
    return iou

box1 = [50, 50, 200, 200]
box2 = [100, 100, 250, 250]
iou = compute_iou(box1, box2)
print("IOU:", iou)

在上述代码中，我们定义了一个名为compute_iou的函数，它接受两个框的坐标作为输入参数，并返回计算得到的IOU值。

我们使用提供的示例框box1和box2进行计算，并打印输出结果。运行上述代码，我们可以得到计算得到的IOU值。