Python计算机视觉里的IOU计算

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本文介绍了一种计算两个矩形框交并比的方法，适用于目标检测等计算机视觉任务。通过判断矩形框是否相交及计算相交面积与并集面积之比，来评估两个矩形框的重叠程度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

其中x1,y1;x2,y2分别表示两个矩形框的中心点

def calcIOU(x1, y1, w1, h1, x2, y2, w2, h2):
    if((abs(x1 - x2) < ((w1 + w2)/ 2.0)) and (abs(y1-y2) < ((h1 + h2)/2.0))):
        left = max((x1 - (w1 / 2.0)), (x2 - (w2 / 2.0)))
        upper = max((y1 - (h1 / 2.0)), (y2 - (h2 / 2.0)))

        right = min((x1 + (w1 / 2.0)), (x2 + (w2 / 2.0)))
        bottom = min((y1 + (h1 / 2.0)), (y2 + (h2 / 2.0)))

        inter_w = abs(left - right)
        inter_h = abs(upper - bottom)
        inter_square = inter_w * inter_h
        union_square = (w1 * h1)+(w2 * h2)-inter_square

        calcIOU = inter_square/union_square * 1.0
        print("calcIOU:", calcIOU)
    else:
        print("No intersection!")

    return calcIOU
def main():
    calcIOU(1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2)

if __name__ == '__main__':
    main()