将边界框（Bounding Box）的坐标和尺寸转换为归一化的空间特征

定义了一个名为 get_spatial_feat 的函数，其功能是将边界框（Bounding Box）的坐标和尺寸转换为归一化的空间特征，通常用于计算机视觉任务（如目标检测或关系识别）：

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函数参数

• bbox: 输入边界框数组，形状为 (N, 4)，其中 N 是边界框数量，每个边界框包含 [x0, y0, x1, y1]（左上角和右下角坐标）。
• img_h: 图像高度。
• img_w: 图像宽度。

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功能步骤

1. 初始化特征数组

   spatial_feat = np.zeros((bbox.shape[0], 5), dtype=np.float)
   

   • 创建一个形状为 (N, 5) 的零数组，用于存储每个边界框的5个归一化特征。

2. 归一化坐标

   spatial_feat[:, 0] = bbox[:, 0] / float(img_w)  # 左上角x坐标归一化
   spatial_feat[:, 1] = bbox[:, 1] / float(img_h)  # 左上角y坐标归一化
   spatial_feat[:, 2] = bbox[:, 2] / float(img_w)  # 右下角x坐标归一化
   spatial_feat[:, 3] = bbox[:, 3] / float(img_h)  # 右下角y坐标归一化
   

   • 将边界框的绝对坐标转换为相对于图像尺寸的比例（范围 [0, 1]），使特征与图像尺寸无关。

3. 计算归一化面积

   spatial_feat[:, 4] = (bbox[:, 2] - bbox[:, 0]) * (bbox[:, 3] - bbox[:, 1]) / float(img_h * img_w)
   

   • 计算边界框的面积（宽度 x1-x0 × 高度 y1-y0），并除以图像总面积，得到面积占比（范围 [0, 1]）。

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输出

• 返回一个形状为 (N, 5) 的数组，每行对应一个边界框的5个归一化特征：
[norm_x0, norm_y0, norm_x1, norm_y1, norm_area]

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应用场景

• 目标关系建模：通过归一化坐标和面积，模型可以更关注物体之间的相对位置和大小。
• 多尺度兼容性：无论输入图像尺寸如何，特征始终在 [0, 1] 范围内，适合神经网络处理。
• 特征融合：常与其他特征（如视觉特征）拼接，提升模型性能。

例如，如果边界框 [50, 60, 200, 300] 位于 500x600 的图像中，归一化后为：
[0.1, 0.1, 0.4, 0.5, (150*240)/(500*600)=0.12]。