Python计算机视觉里的IOU计算

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原创最新推荐文章于 2026-03-11 00:01:17 发布 5.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

IOU计算Python代码实现文章目录一、目标检测中的IOU代码实现二、代码总结一、目标检测中的IOU代码实现目标检测中会用IOU大小的值来衡量检测结果与准确结果之间的差距，IOU的计算公式： IOU=A∩B/A∪B，式中A，B为检测结果和准确结果（groundtruth）检测框的面积大小。二、代码代码如下（示例）： def compute_iou(rec_1,rec_2): ''' rec_1:左上角(rec_1[0],rec_1[1]) 右下角：(rec_1[2],rec_1[3]) r. 阅读详情

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()