Python中基于object_detection.utils.np_box_list的物体边界框处理方法简介

object_detection.utils.np_box_list是TensorFlow Object Detection API中的一个实用工具类，用于处理物体边界框。它提供了一系列方法，可以对物体边界框进行排序、过滤、裁剪和变换等操作。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

from object_detection.utils import np_box_list
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util
import numpy as np
import cv2

接下来，我们可以通过创建一个np_box_list对象来存储物体边界框。使用from_tensor方法，将边界框数据从TensorFlow格式转换为np_box_list格式：

# 边界框数据
boxes = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]])
class_ids = np.array([1, 2])
scores = np.array([0.9, 0.8])

# 创建np_box_list对象
box_list = np_box_list.BoxList(boxes)

# 从TensorFlow格式中加载边界框数据
box_list = box_list.from_tensor(boxes)

我们可以使用一系列的方法来对np_box_list对象进行操作。下面列举了一些常用的方法：

1. num_boxes()：获取边界框的数量。

# 获取边界框数量
num_boxes = box_list.num_boxes()
print("Number of boxes:", num_boxes)

2. get()：获取边界框的坐标、类别和分数数据。

# 获取边界框的坐标、类别和分数数据
boxes = box_list.get()
print("Boxes:", boxes)

class_ids = box_list.get_field("classes")
print("Class IDs:", class_ids)

scores = box_list.get_field("scores")
print("Scores:", scores)

3. filter_scores()：根据分数阈值过滤边界框。

# 根据分数阈值过滤边界框
filtered_box_list = box_list.filter_scores(score_thresh=0.5)
filtered_scores = filtered_box_list.get_field("scores")
print("Filtered Scores:", filtered_scores)

4. clip_to_window()：将边界框裁剪到指定窗口内。

# 将边界框裁剪到指定窗口内
window = np.array([0.1, 0.2, 0.9, 0.8])
clipped_box_list = box_list.clip_to_window(window)
clipped_boxes = clipped_box_list.get()
print("Clipped Boxes:", clipped_boxes)

5. sort_by_scores()：按照分数对边界框进行排序。

# 按照分数对边界框进行排序
sorted_box_list = box_list.sort_by_scores()
sorted_scores = sorted_box_list.get_field("scores")
print("Sorted Scores:", sorted_scores)

通过上述简单的使用示例，我们可以看到如何使用object_detection.utils.np_box_list对物体边界框进行各种操作。这些操作可以方便地将物体边界框与其他对象关联，如图像、标签等，从而更好地处理和分析物体检测任务。