我想知道对象检测api中边界框的大小

Question

我用过了 API

(https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection)

然后,

我怎么知道边界框的长度？

我已经在github上实时使用了Tutorial IPython笔记本.

但我不知道用哪个命令来计算盒子的长度.

Answer 1

只是为了扩展Beta的答案:

您可以从检测图中获取预测的边界框.在github上的Tutorial IPython笔记本中给出了一个例子.这是Beta的代码剪辑来自的地方.detection_graph从张量访问并提取预测边界框的坐标:

通过调用np.squeeze(boxes)你将它们重塑为(m,4),其中m表示预测框的数量.您现在可以访问这些框并计算长度,面积或您想要的任何内容.

但请记住预测的盒子坐标是标准化的!它们按以下顺序排列:

[ymin, xmin, ymax, xmax]

因此,以像素计算长度将类似于:

def length_of_bounding_box(bbox):
    return bbox[3]*IMG_WIDTH - bbox[1]*IMG_WIDTH