基于Python实现的IOU算法---最简单易懂的代码实现

最新推荐文章于 2025-07-01 19:40:17 发布
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分类专栏： 神经网络 文章标签： 算法 Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30622831/article/details/85144849
本文介绍了IOU(交并比)的概念，并提供了基于Python的简单实现。通过计算交集的宽度和高度来求得IOU值，文章通过几何关系帮助理解算法原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概念介绍：
  • 交并比:(Intersection over Union)


IOU

如上图所示，IOU值定位为两个矩形框面积的交集和并集的比值。即:
I O U = A ∩ B A ∪ B IOU = \frac{A \cap B} {A \cup B} IOU=

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计算IOU算法的Python实现
PixelEnigma的博客
09-03 486
本文将详细介绍如何使用Python实现计算IOU的算法，并提供相应的源代码。的函数，该函数接受两个边界框的坐标信息作为输入，并返回它们的IOU值。首先，我们提取两个边界框的坐标信息，并计算它们的交集面积。然后，利用交集面积和两个边界框的面积信息计算并集面积。这是一个简单的计算IOU的Python实现示例。IOU是通过计算两个边界框的交集面积与并集面积的比值来衡量二者的重叠程度。其中，Intersection(A, B)表示边界框A和B的交集面积，Union(A, B)表示边界框A和B的并集面积。
『算法动手学』Python极简实现IoU
简明AI工作室
08-26 606
首发地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/197895548 如果你不知道自己要驶向哪个港口，那么无论是东南风还是西北风，对你都无所谓的。 --《极简主义》范式二：弄明白要做什么，那就成功一半了 0.引子 IOU中文名叫交并比，见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法 IoU原理 如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。 我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。分母部分是Box1与Box2并...
IoU实现 python
Ibelievesunshine的博客
03-27 554
IoU公式 重合程度通过检测评价函数IoU（Intersection over Union）来判断，IoU计算公式如下： 参数说明： python实现IoU源码： import numpy as np # get IoU overlap ratio def iou(a, b): # get area of a area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a...
YOLO算法原理之IOU
最新发布
qq_57903831的博客
07-01 157
随着IOU的改进，对于预测框和真实框的评估越来越精准。
使用 Python 实现计算交并比（IoU）的代码示例：
m0_53291740的博客
07-29 824
两个矩形框的交集/并集。
python实现的Iou与Giou代码
09-18
今天小编就为大家分享一篇python实现的Iou与Giou代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python实现IOU计算案例
09-17
**Python实现IOU计算案例详解** 在计算机视觉领域，尤其是目标检测任务中，Intersection over Union（IOU）是一个重要的评估指标。它衡量的是预测边界框（bounding box）与实际目标边界框（ground truth）的重合...
python实现交并比IOU教程
09-17
交并比（Intersection-over-Union，简称IoU）在计算机...总之，Python实现的IoU计算对于理解和优化目标检测算法至关重要。通过这些函数，开发者可以轻松地评估模型性能，优化算法，以及进行各种计算机视觉任务的实验。
图像处理算法实战应用案例精讲-【目标检测】YOLO(附python代码实现)
qq_36130719的博客
12-08 2807
物体检测——顾名思义就是通过深度学习算法检测图像或视频中的物体。目标检测的目的是识别和定位场景中所有已知的目标。有了这种识别和定位，目标检测可以用来计数场景中的目标，确定和跟踪它们的精确位置，同时精确地标记它们。目标检测通常与图像识别相混淆，所以在我们继续之前，澄清它们之间的区别是重要的。图像识别为图像分配一个标签。狗的图片会被贴上“狗”的标签。两只狗的照片仍然会被贴上“狗”的标签。另一方面，对象检测在每只狗周围画一个盒子，并给这个盒子贴上“狗”的标签。模型预测每个对象在哪里以及应该应用什么标签。通过这种方
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
chatgpt赋能python：Python计算IoU——准确、快速、简单实现交并比
xuhss_com的博客
06-27 1083
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
3D IoU(3D Intersection-over-Union,IoU) python
12-07
python计算3D IoU(3D Intersection-over-Union,IoU)代码
交并比IOU计算代码实现
qq_32172681的博客
09-03 839
def overlaps_graph(boxes1, boxes2): """Computes IoU overlaps between two sets of boxes. boxes1, boxes2: [N, (y1, x1, y2, x2)]. """ # 1. Tile boxes2 and repeat boxes1. This allows us t...
python 图像iou_openCV——裁剪人的图片及iou自适应标签
weixin_34579708的博客
01-12 640
import osimport cv2import numpy as npdef IOU( box1, box2 ):""": box1:[x1,y1,x2,y2]: box2:[x1,y1,x2,y2]# todo 1. 说明此函数的功能2. 修改函数名称和返回值的名字，因为这不是真正的 IOU"""width1 = abs(box1[2] - box1[0])height1 = abs(box...
Python计算目标检测中的IoU
FriendshipTang的博客
12-06 1669
Python、目标检测、IoU
python实现IOU计算
sjn2212297386的博客
06-05 1451
我们程序接受的是这个图片里面的所有框，但是我们并不知道每个框代表是谁，所以这里就用到iou了，我们将iou的值比较大的就归于同一个物体，这样我们只需要计算iou即可。
python 计算 IOU
DongHappyyy
07-12 1264
def calculateIou(box1, box2): x1, y1, x2, y2 = box1 xx1, yy1, xx2, yy2 = box2 # 交 w = max(0, min(x2, xx2) - max(x1, xx1)) h = max(0, min(y2, yy2) - max(y1, yy1)) interarea = w * h # 并 union = (x2-x1)*(y2-y1) + (xx2-xx1)*(.
Python 极简实现 IoU
AI科技大本营
04-19 483
来源 | 简明AI头图 | 下载于视觉中国出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100）IOU中文名叫交并比，见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法。IoU原理如上...
IOU-Tracker算法
04-01
### IOU-Tracker算法的工作原理与实现 #### 工作原理 IOU-Tracker是一种简单有效的多目标跟踪方法，其核心思想是通过计算相邻帧之间检测框之间的交并比（Intersection over Union, IoU），来判断同一目标在不同帧中的对应关系。该算法假设目标不会在连续几帧内完全消失，并且检测器能够提供较为可靠的边界框预测。 具体来说，对于当前帧的每个检测框，算法会尝试找到前一帧中最匹配的目标轨迹。这种匹配过程通常基于IoU值进行评估，只有当IoU超过预定义阈值时，才会认为两帧间的检测框属于同一个目标[^1]。 为了进一步提升效率和鲁棒性，实际应用中可能会加入一些额外机制，比如处理短时间内的遮挡情况或者平滑轨迹估计等操作[^3]。 #### 实现方式 以下是Python环境下的一种典型实现方案： ```python import numpy as np class Track: def __init__(self, detection_id, bbox): self.detection_ids = [detection_id] self.bboxes = [bbox] def iou(boxA, boxB): # 计算两个矩形框的IoU xA = max(boxA[0], boxB[0]) yA = max(boxA[1], boxB[1]) xB = min(boxA[2], boxB[2]) yB = min(boxA[3], boxB[3]) interArea = max(0, xB - xA + 1) * max(0, yB - yA + 1) boxAArea = (boxA[2] - boxA[0] + 1) * (boxA[3] - boxA[1] + 1) boxBArea = (boxB[2] - boxB[0] + 1) * (boxB[3] - boxB[1] + 1) return interArea / float(boxAArea + boxBArea - interArea) def update_tracks(tracks, detections, iou_threshold=0.5): updated_tracks = [] for track in tracks: best_iou = 0 match_idx = None for idx, det_bbox in enumerate(detections): current_iou = iou(track.bboxes[-1], det_bbox) if current_iou > best_iou and current_iou >= iou_threshold: best_iou = current_iou match_idx = idx if match_idx is not None: matched_detection = detections.pop(match_idx) track.detection_ids.append(len(updated_tracks)) track.bboxes.append(matched_detection) updated_tracks.append(track) for new_det in detections: updated_tracks.append(Track(len(updated_tracks), new_det)) return updated_tracks ``` 上述代码展示了如何利用IoU度量更新现有轨迹以及创建新轨迹的过程。其中`iou()`函数负责计算两个边界框之间的重叠程度，而`update_tracks()`则实现了整个跟踪逻辑的核心部分[^2]。 #### 性能考量 尽管IOU-Tracker因其简洁性和高效性受到欢迎，但它也有一些局限性需要注意： - **对检测质量的高度依赖**：如果初始检测存在较大误差，则可能导致错误关联甚至丢失目标。 - **不适合快速运动场景**：由于仅依靠帧间IoU判定，因此无法很好地应对剧烈移动或长时间遮挡的情况。 ---
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