Opencv IoU

准备机器学习的训练数据第一步——计算\text{IoU}

从这里开始我们准备机器学习用的训练数据。

我的最终目标是创建一个能够判断图像是否是蝾螈的脸的判别器。因此，我们需要蝾螈的脸部图像和非蝾螈脸部的图像。我们需要编写程序来准备这样的图像。

为此，有必要从单个图像中用矩形框出蝾螈头部（即Ground-truth），如果随机切割的矩形与Ground-truth在一定程度上重合，那么这个矩形框处就是蝾螈的头。

重合程度通过检测评价函数\text{IoU}（Intersection over Union）来判断。通过下式进行计算：
\text{IoU}=\frac{|\text{Rol}|}{|R_1 + R_2 – \text{Rol}|}
其中：

• $$R_1$$：Ground-truth的范围；
• $$R_2$$：随机框出来的矩形的范围；
• $$\text{Rol}$$：$$R_1$$和$$R_2$$重合的范围。

计算以下两个矩形的\text{IoU}吧！

# [x1, y1, x2, y2] x1,y1...矩形左上的坐标  x2,y2...矩形右下的坐标
a = np.array((50, 50, 150, 150), dtype=np.float32)
b = np.array((60, 60, 170, 160), dtype=np.float32)

答案

0.627907

python实现：

import numpy as np

# get IoU overlap ratio
def iou(a, b):
    # get area of a
    area_a = (a[2] - a[0]) * (a[3] - a[1])
    # get area of b
    area_b = (b[2] - b[0]) * (b[3] - b[1])

    # get left top x of IoU
    iou_x1 = np.maximum(a[0], b[0])
    # get left top y of IoU
    iou_y1 = np.maximum(a[1], b[1])
    # get right bottom of IoU
    iou_x2 = np.minimum(a[2], b[2])
    # get right bottom of IoU
    iou_y2 = np.minimum(a[3], b[3])

    # get width of IoU
    iou_w = iou_x2 - iou_x1
    # get height of IoU
    iou_h = iou_y2 - iou_y1

    # get area of IoU
    area_iou = iou_w * iou_h
    # get overlap ratio between IoU and all area
    iou = area_iou / (area_a + area_b - area_iou)

    return iou

# [x1, y1, x2, y2]
a = np.array((50, 50, 150, 150), dtype=np.float32)

b = np.array((60, 60, 170, 160), dtype=np.float32)

print(iou(a, b))