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. Nginx代理与反向代理、负载均衡实践

    通过 Nginx 提供的反向代理和负载均衡功能,可以合理的完成业务的分配,提高网站的处理能力;同时利用缓存功能,还可以将不需要实时更新的动态页面输出结果,转化为静态网页形成缓存,从而提高网站的响应速度 ...

  2. Git和Github操作

    个人笔记和总结.如有错误欢迎指出https://github.com/zhaozehua0312/leran-gitAndgithub 内容已发布github上

  3. ESET激活码,可用。

    ESET Internet Security 12.1.31.0 Finalhttps://download.eset.com/com/eset/apps/home/eis/windows/v12/1 ...

  4. 创建网关项目(Spring Cloud Gateway)

    创建网关项目 加入网关后微服务的架构图 创建项目 POM文件 <properties> <java.version>1.8</java.version> <s ...

  5. a标签的锚点链接

    <a href="#creditor" class="clearfix nav_creditor"> <div class="sec ...

  6. 利用hover,制作点击有缩放效果

    .tab-pic-wrap .pic-wrap .list li a:hover img { transform: scale(1.03); } .tab-pic-wrap .pic-wrap .li ...

  7. Echart报 [MODULE_MISS]"echarts/config的错

    echarts插件的引入有两种方式 项目用到Echarts插件,时下比较流行的是模块化包引入,但是很悲催的是楼主用的是标签式引入,所以从官网copy来的代码总是报一个 [MODULE_MISS]&qu ...

  8. Apache2.2学习笔记全集

    一.基本介绍 待补充... 二.Apache默认配置文件解释 # 定义apache运行的目录,即程序所在的位置 ServerRoot "/usr/local/apache2" # ...

  9. Java script-数组与字符串方法

    数组: 1.concat() 功能:用于连接两个或多个数组,该方法不会改变现有的数组,而仅仅会返回被连接数组的一个副本. 参数:concat(data1,data2,...);所有参数可选,要合并的数 ...

  10. WPF自适应问题

    引用水哥同事的文章 点击跳转