如何解决如何将Yolo格式的边界框坐标转换为OpenCV格式
我对Yolo
文件中保存的对象具有.txt
格式的边框注释。现在,我想加载这些坐标并使用OpenCV
将其绘制在图像上,但是我不知道如何将这些浮点值转换为OpenCV
格式的坐标值
我尝试了此post,但没有帮助,下面是我尝试做的示例示例
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
img = cv2.imread(<image_path>)
dh,dw,_ = img.shape
fl = open(<label_path>,'r')
data = fl.readlines()
fl.close()
for dt in data:
_,x,y,w,h = dt.split(' ')
nx = int(float(x)*dw)
ny = int(float(y)*dh)
nw = int(float(w)*dw)
nh = int(float(h)*dh)
cv2.rectangle(img,(nx,ny),(nx+nw,ny+nh),(0,255),1)
plt.imshow(img)
实际注释和图像
0 0.286972 0.647157 0.404930 0.371237
0 0.681338 0.366221 0.454225 0.418060
解决方法
有关此主题的另一个问答,并且在接受的答案下方有this 1 有趣的评论。底线是YOLO坐标的重心w.r.t.图片。不幸的是,评论者没有提供Python端口,所以我在这里做了:
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(<image_path>)
dh,dw,_ = img.shape
fl = open(<label_path>,'r')
data = fl.readlines()
fl.close()
for dt in data:
# Split string to float
_,x,y,w,h = map(float,dt.split(' '))
# Taken from https://github.com/pjreddie/darknet/blob/810d7f797bdb2f021dbe65d2524c2ff6b8ab5c8b/src/image.c#L283-L291
# via https://stackoverflow.com/questions/44544471/how-to-get-the-coordinates-of-the-bounding-box-in-yolo-object-detection#comment102178409_44592380
l = int((x - w / 2) * dw)
r = int((x + w / 2) * dw)
t = int((y - h / 2) * dh)
b = int((y + h / 2) * dh)
if l < 0:
l = 0
if r > dw - 1:
r = dw - 1
if t < 0:
t = 0
if b > dh - 1:
b = dh - 1
cv2.rectangle(img,(l,t),(r,b),(0,255),1)
plt.imshow(img)
plt.show()
因此,对于某些Lenna图像,这将是输出,我认为显示的是正确的坐标w.r.t.您的图片:
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System information
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Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.8.5
Matplotlib: 3.3.2
OpenCV: 4.4.0
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