前言

本文是个人使用PythonPython处理文件的电子笔记，由于水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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前提条件

熟悉Python

实验环境

Python 3.x （面向对象的高级语言）

IoU概念

loU，英文全称为Intersection of Union，中文称作交并比。对于目标检测识别而言它是一种用来衡量真实框与预测框的贴合程度的方法。
假设真实框为 $A$ ，预测框为 $B$ ， $A\cap B$ 表示真实框与预测框的交集， $A\cup B$ 表示真实框与预测框的并集loU具体的计算方式，如图所示。

代码实现

在这里插入图片描述

import cv2
import numpy as np
def CountIOU(RecA, RecB): # Rec = [xmin,ymin,xmax,ymax]
    # 获取交集区域的[xmin,ymin,xmax,ymax]
    x_A_and_B_min = max(RecA[0], RecB[0])
    y_A_and_B_min = max(RecA[1], RecB[1])
    x_A_and_B_max = min(RecA[2], RecB[2])
    y_A_and_B_max = min(RecA[3], RecB[3])
    # 计算交集部分面积, 当(xmax - xmin)为负时，说明A与B框无交集，直接置为0。 (ymax - ymin)同理。
    interArea = max(0, x_A_and_B_max - x_A_and_B_min) * max(0, y_A_and_B_max - y_A_and_B_min)
    # 计算A和B的面积
    RecA_Area = (RecA[2] - RecA[0]) * (RecA[3] - RecA[1]) # (xmax - xmin) * (ymax - ymin)
    RecB_Area = (RecB[2] - RecB[0]) * (RecB[3] - RecB[1]) # (xmax - xmin) * (ymax - ymin)
    # 计算IOU
    iou = interArea / (RecA_Area + RecB_Area - interArea) 
    return iou

def draw_rect(img):
    cv2.rectangle(img, (RecA[0],RecA[1]), (RecA[2],RecA[3]), (0, 0, 255), 2)
    cv2.rectangle(img, (RecB[0],RecB[1]), (RecB[2],RecB[3]), (255, 0, 0), 2)
    cv2.putText(img,'({},{})'.format(RecA[0],RecA[1]),(RecA[0]-20,RecA[1]-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,(0,255,0),2)
    cv2.putText(img,'({},{})'.format(RecA[2],RecA[3]),(RecA[2]-50,RecA[3]+20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,(0,255,0),2)
    cv2.putText(img,'({},{})'.format(RecB[0],RecB[1]),(RecB[0]-20,RecB[1]-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,(0,255,0),2)
    cv2.putText(img,'({},{})'.format(RecB[2],RecB[3]),(RecB[2]-50,RecB[3]+20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,(0,255,0),2)

if __name__=="__main__":
    img = cv2.imread("cat1.jpg") 
    img_res = img.copy()
    # A框[xmin,ymin,xmax,ymax]
    RecA = [80,90,330,336]
    # B框[xmin,ymin,xmax,ymax]
    RecB = [200,255,425,490]
    # 原始图片
    draw_rect(img)
    # 计算IOU
    IOU = CountIOU(RecA,RecB)
    # 结果图片
    draw_rect(img_res)
    cv2.putText(img_res,"IOU=%.2f"%IOU,(205, 300),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(255,255,255),2)

    cv2.imshow("img",img)
    cv2.imshow("img_res",img_res)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()