如何计算检测出来的目标之间的距离以及目标的面积

最新推荐文章于 2024-08-27 19:11:08 发布
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分类专栏： opencv python 目标检测 文章标签： 目标检测 python opencv 神经网络
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询问使用YOLO进行目标检测后，如何计算已检测出的目标之间的距离，以及探测框内目标的面积，涉及Python、OpenCV和神经网络等技术。

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

我想问下 用yolo检测出来目标以后如何计算已经检测出的目标之间的距离以及探测框内目标的面积啊

社交距离检测——目标检测+距离检测
qq_44912090的博客
07-06 4283
社交距离检测——目标检测+距离检测 参考 window10下打开摄像头实现Pytorch-YOLOv3的实时监测 python+OpenCV+YOLOv3打开笔记本摄像头模型检测 基于yoloV3的目标检测 1.社交距离的目标检测，只需要检测人即可。 import numpy as np import cv2 def video_demo(): # 加载已经训练好的模型路径，可以是绝对路径或者相对路径 weightsPath = r'D:\YOLO\darknet-master\buil
用python和opencv来测量目标到相机的距离_用 Python 和 OpenCV 来测量相机到目标的距离...
weixin_39689347的博客
11-29 389
用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离我们将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。相似三角形就是这么一回事：假设我们有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后我们将这个目标放在距离我们的相机为 D 的位置。我们用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P 。这样我们就得出了相机焦距的公式：F = (P x D) / W举个例子，假设我在离相机距离 D = 24 英寸的地方放一张标...
OBJECT AREA DETECTION (OAD) ALGORITHM----- 目标面积检测算法
qq_35482604的博客
07-04 327
基于目标检测的实时单目测距
lpj822的专栏
10-15 4006
基于目标检测的实时单目测距简介环视测距前视测距 简介 单目摄像头的大致测距原理，是先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。 环视测距 特点：鱼眼镜头畸变矫正较大，环视相机一般用于低速场景，主要用于检测地面标识，所以相机镜头朝下； 前视相机测距 特点：前视镜头畸变较小，相机安装位置为车后视镜下方，可应用于低速、高速场景，用于检测前方车辆、行人、障碍物等，所以相机镜头朝前。 环视测距 环视鱼眼相机因为镜头朝下，且畸变系数大，基于相机模型，采用数学几何的方
opencv 如何计算yolov5检测的面积，使用python写出计算yolo检测的面积代码
weixin_42581846的博客
02-14 1899
可以使用OpenCV和Python来计算YOLOv5检测的面积。 首先，需要对图像进行检测，并获取检测结果，包括检测到的物体的边界框信息。 然后，可以使用OpenCV中的cv2.boundingRect函数来计算每个边界框的面积。 代码示例如下： import cv2# 获取检测结果，这里假设已经获得了检测到的边界框信息 boxes = [(x1, y1, x2, y2), (x1, y1, x2...
目标检测算法：预测框位置优化总结
@bangbang的博客
04-25 797
优化目标为物体的“中心点”距离四条边的距离接下来我们以FCOS为例介绍该方法优化目标为使得预测框和真值框IoU最大，使用IoU 作为损失函数主要有以下两个优势优化目标和评价指标存在差异，Ln(L2, L1)范式优化和IoU优化并不完全等价，如上图所示。IoU对目标物体的scale不敏感。但是直接使用IoU Loss也存在如下两个问题IoU值容易为0，且始终无法优化。IoU无法辨识不同方式的对齐，比如方向不一致。为了解决上述问题，作者提出了GIoU General IoU Loss。
matlab计算目标面积代码-DIoU:距离-IoU损失：更快更好地了解边界框回归（AAAI2020）
05-22
matlab计算目标面积代码 Complete-IoU丢失和Cluster-NMS，用于改善对象检测和实例分段。 新品发布！ 这是我们论文的代码： [Distance-IoU损失：更快更好的边界框回归学习] [] [] @Inproceedings{zheng2020distance, ...
基于YOLOv3的小目标检测算法研究
04-04
小目标在图像中所占像素很少，经过多层卷积之后提取...通过在损失函数中加入锚框与真实框中心点距离相关以及预测框与真实框面积相关的两个惩罚项，使预测框的定位更加准确；并同时解决了两框无交集时的梯度消失的问题。
项目包括内置语音模块的调用、短视野范围目标搜寻模块，短距离导航模块、姿态调整、抓取模块
最新发布
09-06
mAP即均值平均精度，是评估目标检测模型效果的最重要指标，这个值介于0到1之间，且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值，那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念，还要首先了解目标检测中Precision和...
目标检测之困难目标检测任务综述
DeepAIedu的博客
08-27 2192
在困难目标检测领域，常用的评估数据集包括COCO和PASCAL VOC等，这些数据集不仅提供了丰富的训练和测试样本，还特别支持对小目标、遮挡目标、模糊目标等困难目标的检测评估。数据增强增加了模型的鲁棒性，模型架构改进提高了模型的表达能力和泛化能力，先进的后处理技术优化了最终的检测结果，特征融合增强了模型对不同大小和形状目标的识别能力，上下文建模帮助模型更好地理解目标所在的场景，多模态信息融合提供了更多的线索，帮助模型更好地识别目标。这导致了特征信息的缺失，使得传统的特征提取方法难以有效地捕捉到足够的细节。
模式识别相似性测度距离计算---几种距离对比
a646559381的博客
04-08 807
在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量, 1.欧几里得距离(Euclidean distance)-EuclideanDis...
YOLO系列详解 目标检测
EMIvv的博客
01-09 3229
yolo v1 前言 相比同年的fast-rcnn和ssd都没有优势 详解 B=2，Pr（Object）为0或者1 在v1中没有anchor的概念，预测的xywh是直接预测的box的位置，不像fast-rcnn和ssd中预测的这四个值都是相对我们anchor的回归参数。 在预测时，输出的结果既包含了该box为某一个目标的概率，又包含了重合程度，与fast-rcnn和ssd直接预测的目标概率不一样。 存在的问题： 对群体小目标效果很差，比如一群鸟。因为对每个cell只预测2个boundi
用python计算图像面积,用python和opencv实现图像的面积识别？
weixin_29845919的博客
03-27 2276
python如何用opencv把一个视频按每10秒一小段切下来爱情的结果无非两种五个字，我们分手吧，我们结婚吧。视频共计30秒，按每10秒一段视频切下来，分享代码欢迎来到四十五资源网，下面是相应的一个代码，你可以参考一下： import cv2import os# 先导入openCV# 将一个长的视频缩短，按照比例缩短，只保存其中的一部分# 如下面代码就是将一个长视频每10秒取10秒，合并成一个短...
目标检测---IoU计算公式
热门推荐
weixin_42206075的博客
12-02 2万+
目标检测之IoU计算 在研究目标检测中，IOU的计算是肯定必不可少的。就比如说在R-CNN网络中，正负样本就是按照候选框与真实框之间的IOU值大小进行区分的，可见该细节还是值得单独拎出来写一篇blog的~~ 下面的思路与代码是本人的理解结合百度飞浆的使用教程文档整理出来的（下面附上了飞浆的url，大家可以自主去研究~~~） 百度飞浆–IOU计算 废话不多说，直接上干货~ 思路分析 例如，在R-CNN网络中，我们通过SS(selective search)算法可以实现在每张图片上获得2k左右的候选框，那么如何
（一）深度学习目标检测概述
weixin_50533561的博客
02-08 2266
（1）分为双阶段检测和单阶段检测 单阶段检测直接对图像进行处理，而双阶段检测先对图像提取候选框，然后基于候选区域做处理得到检测结果 优缺点：双阶段精度高但速度慢，单阶段速度快但精度稍逊 （2）检测评判指标 精度值（precision）：顾名思义，对于一个图像中某个标注的目标，对它的检测是否准确 召回率（recall）：对于图像中标注的多个目标，是否都检测到了，检测到的越多，召回率越高 IOU指数：真实框面积 ∩ 预测框面积 /真实框面积 ∪ 预测框面积，显然IOU指数越接近于1，检测效.
Faster-RCNN 入门（也包含 Fast RCNN 的技术）
ddzr972435946的博客
07-11 1098
本文集合了 Faster-RCNN 的关键技术，了解 CNN 以后就可以看本文。 SelectiveSearch 目标检测物体的候选框是如何产生的？ 　　如今深度学习火热的今天，RCNN/SPP-Net/Fast-RCNN等文章都会谈及bounding boxes(候选边界框)的生成与筛选策略。那么候选框是如何产生，又是如何进行筛选的呢？其实物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一
计算XY坐标距离，并且比较目标最近的距离
weixin_33969116的博客
11-27 1492
计算XY坐标距离，并且比较目标最近的距离,求距离的话，我采用的是勾股定理，A的平方+B的平方=C的平方 然后C进行比较，C-其他距离，然后绝对值比较 ，最小的值，就是最近的距离。 例如： 目标距离是3 然后分别有4,26,12 肉眼看上去，就是4距离3最近的啦，如果通过公式的话，那就是3-4，3-26，3-12，然后结果最小的，就是我们要找的距离目标点最近的距...
目标检测入门之矩形框IOU计算
sgzqc的专栏
11-23 4131
1. 引言 在目标检测领域中,我们经常用IOU来衡量检测框和标注真实框之间的重叠程度,那么究竟该如何计算IOU呢? 闲话少说,我们直接进入今天的主题… 2. 什么是IOU? IOU（交并比 Intersection over Union）是一个术语，用于描述两个框的重叠程度。重叠区域越大，IOU越大。 IOU主要用于与对象检测相关的应用程序中，在该应用程序中，我们训练模型输出一个完全包围目标的外接矩形框。例如，在下图中，我们有一个绿色框和一个蓝色框。绿色框表示真实框，蓝色框表示我们模型的预测框。训练模型
雷达目标反射面积计算及建模仿真技术解析
其中，\( \sigma \)是雷达截面积，\( P_s \)是接收到的散射功率，\( P_i \)是入射功率，\( G_t \)是发射天线增益，\( G_r \)是接收天线增益，\( R \)是目标距离，\( \lambda \)是雷达波长。 二、RCS的计算方法 RCS...
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