Python 如何使用Python对图片进行非极大抑制

在本文中，我们将介绍如何使用Python对图片进行非极大抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）。非极大抑制是一种常用的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。其主要目的是减少重叠的目标框，只保留最具代表性的框，以提高检测算法的准确性和效率。

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什么是非极大抑制？

在目标检测中，常常会出现多个框同时覆盖同一个目标的情况，这些框可能是由于图像的不同尺度、不同位置或者不同特征导致的。非极大抑制的目的就是从这些重叠的框中选择最具代表性的框，去除冗余的信息，以减少计算量。

非极大抑制的主要思想是，对于给定的一组框，首先将这些框按照其所包含目标的得分进行排序。然后从得分最高的框开始，逐个比较其与后续框的重叠程度。如果两个框的重叠程度大于设定的阈值，则保留得分较高的框，去除得分较低的框。通过这样的操作，可以保留最具代表性的目标框。

实现非极大抑制算法

下面我们将使用Python实现一个简单的非极大抑制算法。首先，我们需要导入相应的库：

import numpy as np
import cv2

接下来，我们定义一个函数来计算两个框的重叠程度（IOU，Intersection over Union）：

def calculate_iou(box1, box2):
    """计算两个框的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])

    intersection = max(0, x2 - x1) * max(0, y2 - y1)
    area_box1 = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])
    area_box2 = (box2[2] - box2[0]) * (box2[3] - box2[1])

    iou = intersection / (area_box1 + area_box2 - intersection)
    return iou

然后，我们定义一个函数来进行非极大抑制：

def non_max_suppression(boxes, scores, threshold):
    """非极大抑制"""
    selected_boxes = []

    # 按照得分排序
    sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]

    while len(sorted_indices) > 0:
        current_index = sorted_indices[0]
        current_box = boxes[current_index]
        selected_boxes.append(current_box)

        remaining_indices = sorted_indices[1:]
        ious = [calculate_iou(current_box, boxes[i]) for i in remaining_indices]
        iou_mask = np.array(ious) <= threshold

        sorted_indices = remaining_indices[iou_mask]

    return selected_boxes

接下来，我们使用这个算法对一组目标框进行非极大抑制：

boxes = np.array([[10, 10, 50, 50], [20, 20, 60, 60], [30, 30, 70, 70]])
scores = np.array([0.9, 0.8, 0.7])

selected_boxes = non_max_suppression(boxes, scores, 0.5)
print(selected_boxes)

运行上述代码，我们会得到经过非极大抑制后得到的目标框坐标：