单阶段目标检测--NMS

目录

一、概念:

二、算法过程

三、代码实现

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一、概念:

在目标检测的初始结果中，同一个物体，可能对应有多个边界框 （bounding box，bb），这些边界框通常相互重叠。如何从中选择一个最合适 的（也就是与真实目标框最接近的）呢？通常采用的做法是NMS（Nonmaximum suppression），即非极大值抑制。

二、算法过程

非极大值抑制的大体思路就像其名一样，对于多个边界框，以置信度 （class score）最大的那个框为准，其他与之重合度高的框，则认为它们检测 的是同一个物体，将其他框除掉，也就是抑制掉。给定一系列候选框，针对每 个类别，分别执行NMS，具体流程如下：

1. 找到置信度最大的框，该框肯定是目标，得到第1个框；

2. 依次计算其他相同类别框与第1个框的重合度（IOU值），如果大于一 定阈值，抑制掉；

3. 剩下的框中，同样找置信度最大的框，为第2个框，抑制掉重合的框；

4. 反复执行上述步骤，直到剩下最后一个框，此亦为目标框。

三、代码实现

#需求
#使用nms实现图像阈值参数的提取
"""
1导包
2,定义nms对象候选边框
   2.1 边界框
   2.2 边框坐标
   2.3 边界框的置信度
   2.4 选择边界框,   2.5 计算边界框的面积
3, 根据边界框置信度排序
   3.1   迭代边界框
   3.2 边界框信心指数得分最大
   3.3 选择信心得分最大
4 ,计算相交过并并坐标(IOU)
   4.1 计算交集-过并域
   4.2 计算交集和并集之间的比率
5,图像设置--->名称
   5.1 边界框
   5.2读取图像文件
   5.3复制图像作为原始
   5.4参数设置
   5.5IOU阈值
   5.6绘制边界框和信心得分
   5.7执行非max抑制算法
   5.8绘制非最大值抑制后的边界框和置信度得分
   5.9显示图像
"""
import cv2
import numpy as np
"""
   Non-max Suppression Algorithm
   @param list Object candidate bounding boxes
   @param list Confidence score of bounding boxes
   @param float IoU threshold
   @return Rest boxes after nms operation
"""
#定义nms对象候选边框
def nms(bounding_boxes,confidence_srore,threashold): #定义nms
   if len(bounding_boxes) == 0:
       return [],[]
   boxes = np.array(bounding_boxes)
   # coordinates of bounding boxes 边框坐标
   start_x = boxes[:,0]
   start_y = boxes[:,1]   end_x = boxes[:,2]
   end_y = boxes[:,3]
   # Bounding boxes 边界框
   boxes = np.array(bounding_boxes)
   # Confidence scores of bounding boxes 边界框的置信度
   score = np.array(confidence_score)
   # Picked bounding boxes 选择边界框
   picked_boxes = []
   picked_score = []
   # Compute areas of bounding boxes 计算边界框的面积
   areas = (end_x - start_x + 1) * (end_y - start_y + 1)
   # Sort by confidence score of bounding boxes 根据边界框置
信度排序
   order = np.argsort(score)
   # Iterate bounding boxes 迭代边界框
   while order.size > 0:
       # The index of largest confidence score 边界框信心指数
得分最大
       index = order[-1] #未匹配到元素
       # Pick the bounding box with largest confidence score 
选择信心得分最大的区域
       picked_boxes.append(bounding_boxes[index])
       picked_score.append(confidence_score[index])
       # Compute ordinates of intersection-over-union(IOU) 计
算相交过并并坐标(IOU)
       x1 = np.maximum(start_x[index], start_x[order[:-1]])
       x2 = np.minimum(end_x[index], end_x[order[:-1]])
       y1 = np.maximum(start_y[index], start_y[order[:-1]])
       y2 = np.minimum(end_y[index], end_y[order[:-1]])
       # Compute areas of intersection-over-union 计算交集-过
并域
       w = np.maximum(0.0, x2 - x1 + 1)
       h = np.maximum(0.0, y2 - y1 + 1)
       intersection = w * h       # Compute the ratio between intersection and union 计
算交集和并集之间的比率
       ratio = intersection / (areas[index] + 
areas[order[:-1]] - intersection)
       left = np.where(ratio < threshold)
       order = order[left]
   return picked_boxes, picked_score
# Image name
image_name = '1.png'
# Bounding boxes 边界框
bounding_boxes = [(187, 82, 337, 317), (150, 67, 305, 282), 
(246, 121, 368, 304)]
confidence_score = [0.9, 0.75, 0.8]
# Read image 读取图像文件
image = cv2.imread(image_name)
# Copy image as original 复制图像作为原始
org = image.copy()
# Draw parameters 参数设置
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 1
thickness = 2
# IoU threshold IOU阈值
threshold = 0.4
# Draw bounding boxes and confidence score 绘制边界框和信心得分
for (start_x, start_y, end_x, end_y), confidence in 
zip(bounding_boxes, confidence_score):
   (w, h), baseline = cv2.getTextSize(str(confidence), font, 
font_scale, thickness)
   cv2.rectangle(org, (start_x, start_y - (2 * baseline + 
5)), (start_x + w, start_y), (0, 255, 255), -1)
   cv2.rectangle(org, (start_x, start_y), (end_x, end_y), 
(0, 255, 255), 2) 第十一章, YOLO系列概述 
1.深度学习经典检测方法 
 
(1) tow-stage(两阶段)：Faster-rcnn Mask-rcnn系列：增加了区域建议网
络（RPN），即预选框
特点
速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错
   cv2.putText(org, str(confidence), (start_x, start_y), 
font, font_scale, (0, 0, 0), thickness)
# Run non-max suppression algorithm 执行非max抑制算法
picked_boxes, picked_score = nms(bounding_boxes, 
confidence_score, threshold)
# Draw bounding boxes and confidence score after non-maximum 
supression 绘制非最大值抑制后的边界框和置信度得分
for (start_x, start_y, end_x, end_y), confidence in 
zip(picked_boxes, picked_score):
   (w, h), baseline = cv2.getTextSize(str(confidence), font, 
font_scale, thickness)
   cv2.rectangle(image, (start_x, start_y - (2 * baseline + 
5)), (start_x + w, start_y), (0, 255, 255), -1)
   cv2.rectangle(image, (start_x, start_y), (end_x, end_y), 
(0, 255, 255), 2)
   cv2.putText(image, str(confidence), (start_x, start_y), 
font, font_scale, (0, 0, 0), thickness)
# Show image 显示图像
cv2.imshow('Original', org)
cv2.imshow('NMS', image)
cv2.waitKey(0)