目标检测系列1—目标检测评价指标IOU

什么是IOU

神经网络的应用还有许多，目标检测就是其中之一，目标检测中有一个很重要的概念便是IOU。

IOU是一种评价目标检测器的一种指标。

下图是一个示例：图中绿色框为实际框（好像不是很绿……），红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？此时便需要用到IOU。

计算IOU的公式为：

可以看到IOU是一个比值，即交并比。
在分子部分，值为预测框和实际框之间的重叠区域；
在分母部分，值为预测框和实际框所占有的总区域。

IOU的特点

与分类任务不同，我们的预测框的坐标需要去匹配实际框的坐标，而坐标的完全匹配是不现实的。因此，我们需要定义一个评估指标，奖励那些与匹配框匹配较好的预测框。

全部实现

画出两个矩形框，并计算他们的IOU。
效果如下：

import cv2
import numpy as np
def CountIOU(RecA, RecB):
    xA = max(RecA[0], RecB[0])
    yA = max(RecA[1], RecB[1])
    xB = min(RecA