def compute_iou(rec1, rec2):
"""
computing IoU
:param rec1: (y0, x0, y1, x1), which reflects
(top, left, bottom, right)
:param rec2: (y0, x0, y1, x1)
:return: scala value of IoU
"""
# computing area of each rectangles
S_rec1 = (rec1[2] - rec1[0]) * (rec1[3] - rec1[1])
S_rec2 = (rec2[2] - rec2[0]) * (rec2[3] - rec2[1]) # computing the sum_area
sum_area = S_rec1 + S_rec2 # find the each edge of intersect rectangle
left_line = max(rec1[1], rec2[1])
right_line = min(rec1[3], rec2[3])
top_line = max(rec1[0], rec2[0])
bottom_line = min(rec1[2], rec2[2]) # judge if there is an intersect
if left_line >= right_line or top_line >= bottom_line:
return 0
else:
intersect = (right_line - left_line) * (bottom_line - top_line)
return (intersect / (sum_area - intersect)) * 1.0 def compute_iou2(rec1, rec2):
areas1 = (rec1[3] - rec1[1]) * (rec1[2] - rec1[0])
areas2 = (rec2[3] - rec2[1]) * (rec2[2] - rec2[0])
left = max(rec1[1],rec2[1])
right = min(rec1[3],rec2[3])
top = max(rec1[0], rec2[0])
bottom = min(rec1[2], rec2[2])
w = max(0, right-left)
h = max(0, bottom-top)
return w*h/(areas2+areas1-w*h) if __name__ == '__main__':
rect1 = [661, 27, 679, 47]
# (top, left, bottom, right)
rect2 = [662, 27, 682, 47]
iou = compute_iou(rect1, rect2)
print(iou)
print(compute_iou2(rect1, rect2))

IOU计算python实现的更多相关文章

  1. 北京地铁月度消费总金额计算(Python版)

    最近业余时间在学习Python,这是那天坐地铁时突发奇想,想看看我这一个月的地铁费共多少钱,所以简单的构思了下思路,就直接开写了,没想到用Python来实现还挺简单的. 设计思路: 每次乘车正常消费7 ...

  2. 函数计算 Python 连接 SQL Server 小结

    python 连接数据库通常要安装第三方模块,连接 MS SQL Server 需要安装 pymssql .由于 pymsql 依赖于 FreeTDS,对于先于 2.1.3 版本的 pymssql,需 ...

  3. GIL计算python 2 和 python 3 计算密集型

    首先我画了一张图来表示GIL运行的方式: Python 3执行如下计算代码:#-*-conding:utf-8-*-import threading import timedef add(): n = ...

  4. 目标检测——IoU 计算

    Iou 的计算 我们先考虑一维的情况:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集,需要满足如下情况: 简言之,要保证 \(A\) ...

  5. 计算Python运行时间

    可以调用datetime 或者 time库实现得到Python运行时间 方法1 import datetime start_t  = datetime.datetime.now() #运行大型代码 e ...

  6. 车位iou计算

    车位检测中,判断多帧图像检测出的车位是否是同一个车位.计算其IOU. 判断一个点是否在一个四边形内 Approach : Let the coordinates of four corners be ...

  7. DDBNet:Anchor-free新训练方法,边粒度IoU计算以及更准确的正负样本 | ECCV 2020

    论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet,该算法对预测框进行更准确地评估,包括正负样本以及IoU的判断.DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R) ...

  8. 神经网络高维互信息计算Python实现(MINE)

    论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ."  Internatio ...

  9. 相似度与距离计算python代码实现

    #定义几种距离计算函数 #更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法 from math import sqrt def euclidean_dis(rating1, r ...

随机推荐

  1. printf输出各种类型,cout控制输出各式

    ; char c = 'A'; int *p = &a; char *st = "ahj"; float x = 3.1415926; cout << & ...

  2. servlet-获取web.xml配置的init-param参数

    1.web.xml配置的参数 <servlet> <servlet-name>firstServlet</servlet-name> <servlet-cla ...

  3. python学习笔记:try与except处理异常语句

    写代码的时候会遇到各种各样的异常,那么代码就不会继续往下走了.比如说10除以0是错误的,因为除数不能为零学会捕捉异常,在异常出现的时候我们要做什么操作. 本文中只做简单使用的讲解,详细使用方法可以参考 ...

  4. 利用Graphziv帮助理解复杂的类层次关系

    最近在学习osg三维视景仿真平台,学习的过程中涉及到许多的类与类之间的继承和包含关系.在复杂点的例子中,许多的类和节点组合在一起,很容易让人迷失方向.在编译源代码的时候,无意间发现了Graphviz这 ...

  5. Spring Boot开启的2种方式

    Spring Boot依赖 使用Spring Boot很简单,先添加基础依赖包,有以下两种方式 1. 继承spring-boot-starter-parent项目 <parent> < ...

  6. mysql常见的hint

    mysql常用的hint对于经常使用oracle的朋友可能知道,oracle的hint功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法.同样,在mysql里,也有类似的hint功能.下面介绍一些常用的. ...

  7. 用java 调用oracle存储过程总结

    SSM-Mybatis调用Oracle存储过程返回结果集(游标)示例 https://www.jianshu.com/p/0ae6d9d66d61 用java调用oracle存储过程总结 //1.ca ...

  8. smb.conf - Samba组件的配置文件

    总览 SYNOPSIS smb.conf是Samba组件的配置文件,包含Samba程序运行时的配置信息.smb.conf被设计成可由swat (8)程序来配置和管理.本文件包含了关于smb.conf的 ...

  9. 关于python接口测试connect error

    接口测试里如果报错出现 socket.gaierror: [Errno 8] nodename nor servname provided, or not known 或者 urllib3.excep ...

  10. Spring AOP中的JDK和CGLIB动态代理

    Spring在将Advice织入目标对象的Joinpoint是在运行时动态进行的.它采用的方式可能有两种,即JDK动态代理与CGLIB代理.Spring会根据具体的情况在两者之间切换. 实际情况如下: ...