有谁知道如何获取仅通过阈值的边界框坐标?
我找到了这个答案(这是link),所以我尝试使用它并完成了以下操作:
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
image,
np.squeeze(boxes),
np.squeeze(classes).astype(np.int32),
np.squeeze(scores),
category_index,
use_normalized_coordinates=True,
line_thickness=1,
min_score_thresh=0.80)
for i,b in enumerate(boxes[0]):
ymin = boxes[0][i][0]*height
xmin = boxes[0][i][1]*width
ymax = boxes[0][i][2]*height
xmax = boxes[0][i][3]*width
print ("Top left")
print (xmin,ymin,)
print ("Bottom right")
print (xmax,ymax)
但我注意到,通过使用链接中提供的答案 - 返回所有值。来自分类器检测到的所有边界框(我不想要)。我想要的只是来自通过“min_score_thresh”的边界框的值。
我觉得这应该很简单,但我确实缺乏这方面的知识。
如果我能找到答案,我一定会将其发布在这里,但如果其他人知道答案并且可以节省我一些时间 - 我将不胜感激。
更新:
这boxes
and scores
前面的函数返回的都是numpy 数组对象,因此您可以使用布尔索引过滤掉低于阈值的框。
这应该会给你通过阈值的框。
true_boxes = boxes[0][scores[0] > min_score_thresh]
然后你可以做
for i in range(true_boxes.shape[0]):
ymin = true_boxes[i,0]*height
xmin = true_boxes[i,1]*width
ymax = true_boxes[i,2]*height
xmax = true_boxes[i,3]*width
print ("Top left")
print (xmin,ymin,)
print ("Bottom right")
print (xmax,ymax)
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