2D/3D bounding box计算方式详解

2D bounding box

最大包围矩形计算方式:

代码:

python 复制代码
import numpy as np

points = np.array([
    [2, 3],
    [5, 7],
    [4, 1],
    [6, 4]
])

x_min = np.min(points[:, 0])
y_min = np.min(points[:, 1])
x_max = np.max(points[:, 0])
y_max = np.max(points[:, 1])

bbox = (x_min, y_min, x_max, y_max)
print("Bounding box:", bbox)

两个bounding box的交集计算方式:

1,计算x坐标重叠的范围:左区间x_int_min是bbox的x_min的最大值。右区间x_int_max是bbox的x_max的最小值

对y坐标同理

只有当x_int_min<x_int_max且y_int_min<y_int_max时才会有交集的bbox

一个不存在交集bbox的实例如下:

代码实现:

python 复制代码
bbox1 = (2, 1, 6, 7)
bbox2 = (4, 3, 8, 6)

x_int_min = max(bbox1[0], bbox2[0])
y_int_min = max(bbox1[1], bbox2[1])
x_int_max = min(bbox1[2], bbox2[2])
y_int_max = min(bbox1[3], bbox2[3])

if x_int_min < x_int_max and y_int_min < y_int_max:
    intersection_bbox = (x_int_min, y_int_min, x_int_max, y_int_max)
    print("Intersection bbox:", intersection_bbox)
else:
    print("No intersection")

3D bounding box

2D的bbox计算方法可以轻易扩展到3D,只需对三个平面做投影即可变为2d的问题。

代码实现:

python 复制代码
bbox1 = (1, 2, 3, 5, 6, 7)
bbox2 = (4, 3, 5, 8, 7, 9)

x_int_min = max(bbox1[0], bbox2[0])
y_int_min = max(bbox1[1], bbox2[1])
z_int_min = max(bbox1[2], bbox2[2])

x_int_max = min(bbox1[3], bbox2[3])
y_int_max = min(bbox1[4], bbox2[4])
z_int_max = min(bbox1[5], bbox2[5])

if x_int_min < x_int_max and y_int_min < y_int_max and z_int_min < z_int_max:
    intersection_bbox = (x_int_min, y_int_min, z_int_min,
                         x_int_max, y_int_max, z_int_max)
    print("Intersection 3D bbox:", intersection_bbox)
else:
    print("No intersection")
相关推荐
冰西瓜6001 小时前
深度学习的数学原理(三十三)—— Transformer编码器完整实现
人工智能·深度学习·transformer
我是大聪明.2 小时前
CUDA矩阵乘法优化:共享内存分块与Warp级执行机制深度解析
人工智能·深度学习·线性代数·机器学习·矩阵
码云数智-大飞2 小时前
大模型幻觉:成因解析与有效避免策略
人工智能·深度学习
木枷3 小时前
rl/swe/sft相关论文列表
人工智能·深度学习
A7bert7773 小时前
【YOLOv8pose部署至RDK X5】模型训练→转换bin→Sunrise 5部署
c++·python·深度学习·yolo·目标检测
爱学习的张大3 小时前
具身智能论文精度(八):Pi0.6
人工智能·深度学习
墨北小七4 小时前
从目标检测到行为识别:YOLO 模型微调实战
人工智能·深度学习·神经网络
大模型最新论文速读5 小时前
Select to Think:蒸馏 token 排序能力,效果平均提升24%
论文阅读·人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理
Studying 开龙wu5 小时前
深度学习PyTorch 实战九:YOLOv1目标检测从标注-训练-预测
pytorch·深度学习·yolo
冰西瓜6007 小时前
深度学习的数学原理(三十二)—— Transformer全场景掩码机制详解
人工智能·深度学习·transformer