如何使用Python对图片进行非极大抑制-猿码集

1. 什么是非极大抑制

在计算机视觉领域的目标检测任务中，非极大抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种常用的策略。其主要作用是从多个重叠的候选框中选择出较优的一个，以减少检测结果中的重复框。具体思想是通过计算各个框的置信度得分，并删除重叠区域内得分低的框。在本文中，将介绍如何使用Python对图像进行非极大抑制。

2. 实现过程

2.1 导入必要模块

首先，我们需要导入必要的Python模块：

import numpy as np
import cv2

其中，numpy模块用于数组操作，cv2模块用于图像处理。

2.2 加载图像

接下来，我们需要加载一张待处理的图像。

image = cv2.imread("test.jpg")

其中，test.jpg是一张测试用的图像。

2.3 对图像进行预处理

在进行非极大抑制之前，我们需要对图像进行一些预处理。首先，我们需要将图像转换为灰度图像。

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

该操作将图像从BGR模式（彩色图像）转换为灰度模式，便于接下来的操作。

2.4 进行边缘检测

接下来，我们对灰度图像进行边缘检测，得到图像中候选框的边缘信息。

edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

该操作使用Canny算法进行边缘检测，得到一张二值图像。该二值图像中，边缘处的像素值为255，非边缘处的像素值为0。

2.5 查找候选框

接下来，我们将在边缘图像中查找候选框。首先，使用OpenCV中的findContours函数查找边缘。

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这里，将返回一组轮廓线，其中每个轮廓线都是一组 (x,y) 坐标的集合，表示了边缘的形状和位置。而返回值中的第二个参数是层次结构，用于描述轮廓之间的关系。

接下来，根据得到的轮廓，我们可以创建候选框。

rects = []
for cnt in contours:
    rect = cv2.boundingRect(cnt)
    rects.append(rect)

其中，cv2.boundingRect函数可以返回一组 (x,y,w,h) 坐标，表示轮廓的外接矩形。在我们的应用中，该矩形即为候选框。

2.6 对候选框进行排序

接下来，我们需要对候选框按照置信得分进行排序。

confidences = np.random.rand(len(rects))
sorted_idx = np.argsort(-confidences)
rects = [rects[idx] for idx in sorted_idx]

我们这里先用随机数生成了一组置信得分，实际应用中，需要根据实际情况计算该值。然后，使用np.argsort函数将得分从高到低排序。

2.7 实现非极大抑制

使用排好序的候选框及其置信得分，我们可以实现非极大抑制：

nms_rects = []
for rect in rects:
    iou = [cv2.rectangle(image.copy(), rect, (0, 0, 255), 2)]
    for nms_rect in nms_rects:
        iou.append(get_iou(rect, nms_rect))
    if max(iou) < threshold:
        nms_rects.append(rect)
    else:
        continue

其中，nms_rects变量用于存储非极大抑制后的候选框。我们遍历排好序的候选框，并计算其与前面的所有框的交并比（IoU），判断是否和前面的框重叠。如果重叠度过高，删除该框。否则将其加入nms_rects中。

以上是完整的Python代码：

import numpy as np
import cv2
def get_iou(rect1, rect2):
    x1, y1, w1, h1 = rect1
    x2, y2, w2, h2 = rect2
    x_inter = max(0, min(x1+w1, x2+w2) - max(x1, x2))
    y_inter = max(0, min(y1+h1, y2+h2) - max(y1, y2))
    iou = x_inter * y_inter / ((w1*h1) + (w2*h2) - x_inter*y_inter)
    return iou
# 加载图像
image = cv2.imread("test.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 查找候选框
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rects = []
for cnt in contours:
    rect = cv2.boundingRect(cnt)
    rects.append(rect)
# 对候选框按照置信得分进行排序
confidences = np.random.rand(len(rects))
sorted_idx = np.argsort(-confidences)
rects = [rects[idx] for idx in sorted_idx]
# 实现非极大抑制
threshold = 0.6
nms_rects = []
for rect in rects:
    iou = [cv2.rectangle(image.copy(), rect, (0, 0, 255), 2)]
    for nms_rect in nms_rects:
        iou.append(get_iou(rect, nms_rect))
    if max(iou) < threshold:
        nms_rects.append(rect)
    else:
        continue

3. 总结

本文简要介绍了如何使用Python对图像进行非极大抑制。实现步骤包括加载图像、进行预处理、查找候选框、对候选框进行排序以及实现非极大抑制等。

如何使用Python对图片进行非极大抑制