两个矩形的交并比（IOU）计算方法

最新推荐文章于 2025-10-11 18:46:59 发布

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python计算长方形_浅谈Python3实现两个矩形的交并比(IoU)

weixin_39589644的博客

11-24

631

一、前言因为最近刚好被问到这个问题，但是自己当时特别懵逼，导致没有做出来。所以下来后自己google了很多iou的博客，但是很多博客要么过于简略，要么是互相转载的，有一些博客图和代码还有点问题，也导致自己这个萌新走了不少弯路。所以自己重新整理了看的博客，力求以更简单的方式展现这个问题的解答办法，方便日后自己回顾。如果朋友们觉得写的有问题的地方，非常欢迎大家在下面留言交流，避免因为我的问题导致读者走...

交并比（IOU）的计算方法

qq_28249373的博客

03-08

7268

交并比（IOU, Intersetion Over Union）,意思就是交集和并集的比值，用来评价两个几何图形的面积重合度，在目标检测算法模型中，通常被用来计算预测框与真实框的误差（损失函数）或者在非极大值抑制（NMS）算法中用于过滤多余重叠的目标，亦或者在计算mAP时用于判断目标是否被预测到。这是一个应用非常广泛的算法，这里详细介绍一下它的算法原理，以及代码的实现方式。以上公式，是根据两个矩形有交集的情况推导出来的，如果两个矩形没有交集，以上公式如何做出判断呢？，同时又定义交集矩形的对角坐标为。

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浅谈Python3实现两个矩形的交并比(IoU)

01-20

一、前言因为最近刚好被问到这个问题，但是自己当时特别懵逼，导致没有做出来。所以下来后自己Google了很多IoU的博客，但是很多博客要么过于简略，要么是互相转载的，有一些博客图和代码还有点问题，也导致自己这个萌新走了不少弯路。所以自己重新整理了看的博客，力求以更简单的方式展现这个问题的解答办法，方便日后自己回顾。如果朋友们觉得写的有问题的地方，非常欢迎大家在下面留言交流，避免因为我的问题导致读者走弯路。二、交并比的概念及应用假设平面坐标中有一个矩形，并且这个矩形的长和宽均分别与x轴和y轴平行。那么矩形在平面坐标中的唯一位置可以通过对角线上的两个顶点坐标来确定（这里不做证明）。如下图所

IOU 计算

最新发布

weixin_45776000的博客

10-11

373

交并比（Intersection over Union，IoU），也称为 Jaccard 指数，是衡量两个边界框（Bounding Box）或分割区域之间重叠程度的指标。它计算的是两个区域的“交集面积”与“并集面积”的比值。box2 = [100, 100, 220, 220] # 左上(100,100), 右下(220,220)box1 = [50, 50, 200, 200] # 左上(50,50), 右下(200,200)(x1, y1) 是框的左上角坐标。(x2, y2) 是框的右下角坐标。

计算两个矩形的交并比

leo19930725的博客

04-12

501

def calcIOU(one_x, one_y, one_w, one_h, two_x, two_y, two_w, two_h): if((abs(one_x - two_x) < ((one_w + two_w) / 2.0)) and (abs(one_y - two_y) < ((one_h + two_h) / 2.0))): lu_x_inter...

常考题 | IoU 计算

zero的博客

08-06

782

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达IoU 的计算是面试时常考题，原理简单，但由于没有准备很可能会在面试时，无法正确写出来，今天...

基于Python3实现两个矩形的交并比（IoU）

Jock2018的博客

06-17

8689

基于Python3实现两个矩形的交并比（IoU）一、前言二、交并比的概念及应用矩形的面积 = （xmax -xmin) X (ymax - ymin)IoU = $\frac{area(G)∩area(P)}{area(G)∪area(P)}$area(G∩P) = 长 X 宽w = xmax - xmin # 计算相交矩形的长h = ymax - ymin # 计算相交矩形的宽area(G∩...

机器视觉笔记2——交并比IoU及代码实现

GavinChan

02-22

3520

在目标检测领域，交并比（IoU,全称Intersection of Union）是目标检测和和分割任务中一个重要的衡量标准，根据名字很容易知道IoU即为两个边界框（或者是两个分割掩模）的交集区域的面积和两个边界框（或者是两个分割掩模）的并集区域的面积之比。

如何计算交并比IoU | 含图片说明和伪代码实现

Proprieter_sz的博客

02-12

1246

IoU(Intersection over Union)即交并比，定义为两个矩形框的交集面积除以并集面积。本文辅以图片详细介绍了交并比的计算方法。

两个矩形的交并比（IOU）

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10-21

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两个矩形的交并比（IOU）由于最近的项目里面要用到，虽然是个小东西，但还是来记录一下.我们先来看下IOU的公式：IOU=area(RIOT⋂RIOG)area(RIOT⋃RIOG) IOU=\frac{area(RIO_T\bigcap RIO_G)}{area(RIO_T\bigcup RIO_G)} 现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)(X_0,Y_0)，右上角坐标(X1,Y1)

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qq_43422995的博客

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IoU的计算

weixin_43508499的博客

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目录一. IoU介绍二. 计算思路2.1 相交的情况2.2 不相交情况三. 代码一. IoU介绍 IoU，即 intersection over Union，就是两个矩形框的交集面积与他们并集面积的比值。 IoU也是一种算法性能的指标，例如在语义分割时就会用IoU来衡量分割效果的好坏。举例说明，如下图所示：已知：左边的矩形框假设为N，左上角坐标为(x1, y1), 右下角坐标为(x2, y2)；右边的矩形框假设为M，左上角坐标为(a1, a1), 右下角坐标为(a2, a2)；相交的矩形框

IoU计算

玄云飘风的博客

03-06

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输入： vector<float> p1; //y1min, x1min, y1max, x1max; vector<float> p2; //y2min, x2min, y2max, x2max; 输出： float IoU 代码： float computeIoU(vector<float> p1, vector<float> p2) {...

计算IOU

卷卷萌的博客

03-15

1104

参考链接：Intersection over Union (IoU) for object detection 候选框面积算的是像素点数，比如候选框左上和右下点坐标相同时，面积应该为1，如果计算面积时不+1,候选框面积就变成0了。 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 def compute_iou(rec1, rec2): """ ...

计算矩形框的交并比

qq_43465670的博客

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如何计算任意两个矩形的IOU值？

天在那边

09-29

4908

如何计算任意两个矩形的IOU值？上图中是两个矩形，这两个矩形可以是任意大小的，也可以不相交, 但四条边要与坐标轴平行. IOU的计算公式为两个矩形交的面积与并的面积之比，即淡黄色区域面积与浅蓝色和淡黄色区域面积和的比值。下面给出伪代码，可适用于任何情形： xA = max(x11,x21) yA = max(y11,y21) xB = min(x12,x22) yB = min(...

IOU计算公式

gbz3300255的博客

06-01

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在目标检测当中，有一个重要的概念就是 IOU。一般指代模型预测的 bbox 和 Groud Truth 之间的交并比。何为交并比呢？ IOU = \frac{A\cap B}{A\cup B}IOU=A∪BA∩B 集合 A 和集合 B 的并集包括了上面 3 种颜色区域。集合 C 是集合 A 与集合 B 的交集。在目标检测当中，IOU 就是上面两种集合的比值。 A \cup BA∪B其实就是A + B - CA+B−C。那么公式可以转变为： IOU = \frac{A \cap..

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### 使用 Matlab 计算两个矩形框之间的交并比 (IOU) 为了实现这一目标，需要编写一段能够处理矩形坐标的函数来计算重叠区域以及总面积的比例。以下是具体的实现方法： ```matlab function iou = calculate_iou(boxA, boxB) % 解析输入参数作为边界框的左上角和右下角坐标 xA = max(boxA(1), boxB(1)); yA = max(boxA(2), boxB(2)); xB = min(boxA(3), boxB(3)); yB = min(boxA(4), boxB(4)); % 计算交叉区域的宽度和高度 interWidth = max(0, xB - xA + 1); interHeight = max(0, yB - yA + 1); % 计算交叉面积 intersectionArea = interWidth * interHeight; % 获取每个边界的尺寸 boxAArea = (boxA(3) - boxA(1) + 1) * (boxA(4) - boxA(2) + 1); boxBArea = (boxB(3) - boxB(1) + 1) * (boxB(4) - boxB(2) + 1); % 计算联合面积 unionArea = float64(boxAArea + boxBArea - intersectionArea); % 返回 IOU 值 iou = intersectionArea / unionArea; end ``` 这段代码定义了一个名为 `calculate_iou` 的函数，该函数接收两个四元组形式表示的矩形框——即每一对代表一个矩形框的左上角 `(xA,yA)` 和右下角 `(xB,yB)` 的坐标，并返回这两个矩形框之间交集与并集之比。对于给定的一对矩形框 A 和 B ，上述算法首先确定两者相交部分的位置；接着测量这部分的实际大小；最后将其同两者的总覆盖范围作比较得出最终的结果[^1]。