极坐标的通俗解释

你有一片广阔的数学平面和一个已经固定的原点。

对于这个平面上的每一个点,你想对他们加以区分,让大家都知道:位置不同的两个点会拥有两套不同的说法,他们看起来会不一样。

那么有什么办法能做到呢?

有人想到了我弄两条互相垂直的轴并把原点设置成他们的交点,每个点都用X,Y两个坐标表示。
任何两个点,如果他们的X坐标相等那么他们的Y坐标就必然不等,这不就区分开了吗。

也有人想到了我就弄一个轴,然后把原点设置成这个轴的一端任何两个点,如果他们和原点的距离相等,那么他们和这个轴的夹角就必然不等,这不也是可以把每个点加以区分的方式吗!

于是他们分别设置了自己的参数:

第一个人说:第一个参数是X轴的坐标,第二个参数是Y轴的坐标。 直角坐标系

第二个人说:第一个参数是到原点的距离,第二个参数是和轴的夹角。 极坐标

作者:Tbx
链接:https://www.zhihu.com/question/331697403/answer/733616148
来源:知乎
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<think>好的,我现在需要帮用户逐行解析他们提供的`postprocess`函数代码,并重点解释`non_max_suppression`、`scale_boxes`和`Results`这几个部分。首先,用户之前问过这个函数与Ultralytics的`BasePredictor`中的`postprocess`的区别,现在他们想更深入地理解每一行代码的具体功能,特别是提到的几个关键函数和类。 首先,我应该回顾一下用户提供的代码,确保自己理解每个部分的作用。用户提供的代码是一个目标检测后处理函数,通常用于处理模型输出的预测结果,包括非极大值抑制(NMS)、调整边界框坐标到原始图像尺寸,并将结果封装成`Results`对象。 接下来,我需要逐行分析代码。首先,函数定义`def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):`,这里`preds`是模型的原始输出,`img`是预处理后的图像张量,`orig_imgs`是原始图像。然后,调用`non_max_suppression`,这个函数的作用是过滤掉重叠的边界框,保留置信度高的检测结果。需要解释其参数,比如置信度阈值、IoU阈值等。 然后是处理`orig_imgs`的部分,如果它不是列表,就转换为numpy数组。这可能是因为输入图像可能以张量形式传入,需要统一处理。接下来是遍历每个预测结果,对每个预测应用`scale_boxes`函数,调整边界框坐标到原始图像尺寸。这里需要注意`img.shape[2:]`可能指的是输入网络的图像尺寸(如640x640),而`orig_img.shape`是原始图像的尺寸,缩放时需要考虑可能的填充(padding)。 最后,将处理后的结果封装到`Results`对象中。需要解释`Results`类的结构,可能包含原始图像、路径、类别名称和边界框等信息,便于后续的可视化或导出。 在解释过程中,需要结合用户提供的引用内容。例如,引用[1]中的`xyn2xy`函数用于将归一化坐标转换为像素坐标,类似`scale_boxes`的功能,但可能有不同的参数处理。引用[3]提到YOLOv5的网络结构配置,可能影响模型输出的维度,但用户当前的问题更多关注后处理部分,所以需要适当关联。 用户可能希望了解每个步骤的必要性,比如为什么需要NMS,坐标缩放的具体计算方式,以及`Results`对象的作用。同时,用户可能在实际应用中遇到问题,比如缩放错误或结果格式不兼容,因此需要强调这些关键点的实现细节。 此外,用户之前的问题涉及自定义`postprocess`与官方实现的区别,可能在解释时需要对比两者的不同,比如是否处理多尺度输出、是否优化性能等。但当前问题更关注逐行解析,因此需要集中在代码本身,而不是对比。 需要确保解释清晰,技术术语准确,同时用中文通俗表达。例如,解释NMS时,可以说明其如何消除重复检测,保持每个物体只有一个最准确的边界框。`scale_boxes`则需要说明如何从模型输入尺寸映射回原始图像尺寸,考虑可能的填充和缩放比例。 最后,用户可能需要验证自己的理解,或者在实际应用中调整参数,因此在解释时可以指出关键参数的作用,如`conf`和`iou`阈值如何影响检测结果的数量和准确性,`scale_boxes`的参数传递是否正确影响坐标的准确性等。</think>#### 逐行解析 `postprocess` 函数代码 ```python def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): # 1. 非极大值抑制 (NMS) 过滤冗余检测框 preds = ops.non_max_suppression( preds, self.args.conf, # 置信度阈值(默认0.25) self.args.iou, # IoU阈值(默认0.45) agnostic=self.args.agnostic_nms, # 是否跨类别NMS(如检测车和人的框是否合并) max_det=self.args.max_det, # 每张图最大检测数(默认300) classes=self.args.classes, # 指定检测类别(如只检测行人) ) # 2. 统一输入格式为NumPy数组 if not isinstance(orig_imgs, list): orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs) # 3. 遍历每张图像的检测结果 results = [] for i, pred in enumerate(preds): orig_img = orig_imgs[i] # 4. 坐标缩放:将检测框从模型输入尺寸映射回原图尺寸 pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) img_path = self.batch[0][i] # 5. 封装检测结果到Results对象 results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred)) return results ``` --- #### 核心功能详解 ##### 1. **`non_max_suppression`** - **功能**:消除重叠检测框,保留最优结果。 - **数学原理**:对每个类别按置信度排序后,用 $IoU = \frac{\text{交集体积}}{\text{并集体积}}$ 剔除重叠框[^1]。 - **关键参数**: - `conf_thres`:过滤低置信度检测(如 `0.25` 表示保留置信度≥25%的框) - `iou_thres`:控制框合并的严格程度(如 `0.45` 表示IoU≥45%的框会被合并) - `agnostic`:若为 `True`,跨类别合并框(如人和车的框若重叠会被合并)[^1] ##### 2. **`scale_boxes`** - **功能**:将模型输出的归一化坐标 $[0,1]$ 转换为原始图像像素坐标。 - **数学公式**: $$x_{\text{orig}} = x_{\text{model}} \times w_{\text{input}} + \text{pad}_w$$ $$y_{\text{orig}} = y_{\text{model}} \times h_{\text{input}} + \text{pad}_h$$ 其中 `padw` 和 `padh` 是图像预处理时的填充量(参考 `xyn2xy` 函数实现[^1]) ##### 3. **`Results` 对象** - **数据结构**:包含以下关键属性: ```python class Results: def __init__(self, orig_img, path, names, boxes): self.orig_img = orig_img # 原始图像(numpy数组) self.path = path # 图像路径 self.names = names # 类别名称(如 ['person', 'car', ...]) self.boxes = boxes # 检测框数据(格式为 [x1, y1, x2, y2, conf, cls]) ``` - **应用场景**:支持结果可视化(`.show()`)、导出为COCO格式(`.json`)、生成检测统计等。 --- #### 关键问题解答 **Q1: 为什么需要 `scale_boxes`?** 模型输入通常为固定尺寸(如 $640 \times 640$),但原始图像可能经过缩放和填充(参考YOLO预处理中的 `letterbox`)。`scale_boxes` 通过反向计算填充偏移量,确保检测框坐标与原始图像对齐[^1]。 **Q2: `agnostic_nms` 的使用场景?** 当检测目标为同一类别的不同实例(如密集人群中的多个人),设置为 `False` 可保留相邻个体;若检测不同类别且需避免重叠(如车和行人),则设为 `True`。 --- #### 验证示例 假设模型输入为 $640 \times 640$,原始图像尺寸为 $1280 \times 720$,经过 `letterbox` 填充后: ```python # 模型输出归一化坐标(假设中心点 (0.5, 0.5)) pred_box = torch.tensor([[0.4, 0.4, 0.6, 0.6, 0.9, 0]]) # 调用 scale_boxes 后 scaled_box = ops.scale_boxes((640,640), pred_box[:, :4], (720,1280)) # 输出像素坐标 [x1=512, y1=288, x2=768, y2=432] ``` ---
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