YOLO 用 Python 來計算 IOU

在做yolo目標檢測相關的專案，裡面涉及到計算iou，可以理解為系統**出來的框與原來中標記的框的重合程度。因為yolo的實現是用tensorflow實現的，而我又要單獨列出來，所以就打算用python來計算 iou。

iou的計算這個問題，其實我們可以轉化成兩個矩形框的重合程度，那麼

這裡有個難點，如何判斷是否重合。我的理解是分別比較兩個矩形的重心在x軸方向上和y軸方向上的距離與兩個矩形的長或者寬的一半的和的大小。如果重心的在x軸和y軸上的距離都比他們邊長和的一半要小就符合相交的條件。

第二個就是計算重合程度，那麼我們採用的是 iou = 相交的面積 /（兩個框的面積和 - 相交的面積）。這裡相交的面積的計算，需要我們知道相交面積的左上角頂點和右下角頂點。這兩個頂點，我們直接比較橫縱座標就可以求出來，比較簡單就不贅述。

那麼下面我就展示我的**了。

def calciou(one_x, one_y, one_w, one_h, two_x, two_y, two_w, two_h):
if((abs(one_x - two_x) < ((one_w + two_w) / 2.0)) and (abs(one_y - two_y) < ((one_h + two_h) / 2.0))):
lu_x_inter = max((one_x - (one_w / 2.0)), (two_x - (two_w / 2.0)))
lu_y_inter = min((one_y + (one_h / 2.0)), (two_y + (two_h / 2.0)))
rd_x_inter = min((one_x + (one_w / 2.0)), (two_x + (two_w / 2.0)))
rd_y_inter = max((one_y - (one_h / 2.0)), (two_y - (two_h / 2.0)))
inter_w = abs(rd_x_inter - lu_x_inter)
inter_h = abs(lu_y_inter - rd_y_inter)
inter_square = inter_w * inter_h
union_square = (one_w * one_h) + (two_w * two_h) - inter_square
calciou = inter_square / union_square * 1.0
print("calciou:", calciou)
else:
print("no intersection!")
return calciou
def main():
calciou(1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2)
if __name__ == '__main__':
main()

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