python实现NMS算法

最新推荐文章于 2025-06-19 17:25:52 发布

永兴呵呵哒

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CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014106566/article/details/96313237

本文详细介绍了如何使用Python实现非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）算法，该算法常用于目标检测中，以消除重叠的检测框。通过理解NMS的基本原理，我们将一步步构建NMS函数，并给出实际应用的例子。" 7726967,55669,C# 编译与使用DLL详解,"['c#', 'dll', 'library', 'visual studio', 'programming']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/hongxingabc/article/details/78996407

import numpy as np

thresh = 0.6                                             #设置阈值
nums = np.array([[100,100,200,200,0.8],
                 [300,300,400,400,0.75],
                 [101,101,202,202,0.78],
                 [135,135,345,345,0.65],
                 [400,230,567,345,0.9],
                 [12,12,98,98,0.9]])                    #建立数组

x1 = nums[:, 0]                                         #得到所有边框的第一个点的x坐标
y1 = nums[:, 1]  
x2 = nums[:, 2]  
y2 = nums[:, 3]  
scores = nums[:, 4]                                     #得到所有边框的置信度分数

areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)                   #得到每个边框的面积
order = scores.argsort()[::-1]                          #分数从大到小排列，取index
keep = []                                               #keep为最后保留的边框
while order.size > 0:                                
    i = order[0]                                        #order[0]是当前分数最大的窗口，肯定保留
    keep.append(nums[i])                                #将窗口存入keep
                                                        #计算窗口i与其他所有窗口的交叠部分的面积
    xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])  
    yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])  
    xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])  
    yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])  

    w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)  
    h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)  
    inter = w * h                                       #得到相交的面积
    ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter) #计算交并比
    inds = np.where(ovr <= thresh)[0]                   #只保留交并比小于阈值的索引
    order = order[inds + 1]                             #因为前面计算面积时用的order[1:]，所以需要+1。
print(keep)