如何通过python实现IOU计算代码实例

让我来详细讲解如何通过Python实现IOU（Intersection over Union，交并比）计算代码实例。

1. 什么是IOU?

IOU是目标检测中常用的一种指标，用于评价模型预测框和真实标注框之间的重合程度。IOU计算公式如下：

IOU = Area of Overlap / Area of Union

其中，OverLap指的是预测框和标注框的交集，Union指的是预测框和标注框的并集。

1. 调用OpenCV库计算IOU

首先，我们需要读取两个矩形框的坐标信息，然后使用Opencv库计算其IOU。

import cv2

def get_iou(box1, box2):
    """
    Calculate IOU between two boxes
    :param box1: [x1, y1, x2, y2]
    :param box2: [x1, y1, x2, y2]
    :return: IOU
    """
    x1 = max(box1[0], box2[0])
    y1 = max(box1[1], box2[1])
    x2 = min(box1[2], box2[2])
    y2 = min(box1[3], box2[3])

    inter_area = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)

    box1_area = (box1[2] - box1[0] + 1) * (box1[3] - box1[1] + 1)
    box2_area = (box2[2] - box2[0] + 1) * (box2[3] - box2[1] + 1)

    iou = inter_area / float(box1_area + box2_area - inter_area)

    return iou

1. 计算N个矩形框之间的IOU

假设我们有N个矩形框，我们可以通过双重循环计算任意两个矩形框之间的IOU。

# 计算所有矩形框之间的iou
iou_matrix = []
for i in range(N):
    iou_row = []
    for j in range(N):
        iou = get_iou(boxes[i], boxes[j])
        iou_row.append(iou)
    iou_matrix.append(iou_row)

以上就是如何通过Python实现IOU计算的代码实例，希望对你有所帮助。