yolo 的边界框答案

【问题标题】：Bounding boxes for yoloyolo 的边界框
【发布时间】：2018-08-13 19:27:03
【问题描述】：

我正在使用 YOLO 进行机器学习项目。我正在按照找到的指南 here（在 如何训练（检测您的自定义对象）部分）创建自己的数据集。对于边界框，我需要知道我想在给定图片中训练 YOLO 的每个对象的 [x] [y] [width] [height]。到目前为止，我一直在手动找到它，但它变得非常耗时。我希望得到一些帮助，编写一个可以为我计算这个的脚本。我知道 opencv 有一些很棒的图像处理工具，但不知道从哪里开始查找对象坐标。

【问题讨论】：

标签： opencv bounding-box yolo

【解决方案1】：

在您提到的页面中有一个部分包含指向执行这些框的工具的链接：

如何标记对象的边界框并创建注释文件：

在这里您可以找到带有 GUI 软件的存储库，用于标记对象的边界框并为 Yolo v2 生成注释文件：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

【讨论】：

【解决方案2】：

我也面临同样的问题，但在我的情况下，数据是视频，背景是一样的，所以我做了背景减法您可以通过调整一些阈值来尝试此代码可能是您可以得到您想要的

import cv2
import numpy as np 

# read and scale down image
# wget https://bigsnarf.files.wordpress.com/2017/05/hammer.png
img = cv2.pyrDown(cv2.imread('hammer.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED))

# threshold image
ret, threshed_img = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
                127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# find contours and get the external one
image, contours, hier = cv2.findContours(threshed_img, cv2.RETR_TREE,
                cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# with each contour, draw boundingRect in green
# a minAreaRect in red and
# a minEnclosingCircle in blue
for c in contours:
    # get the bounding rect
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    # draw a green rectangle to visualize the bounding rect
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # get the min area rect
    rect = cv2.minAreaRect(c)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    # convert all coordinates floating point values to int
    box = np.int0(box)
    # draw a red 'nghien' rectangle
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255))

    # finally, get the min enclosing circle
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
    # convert all values to int
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    # and draw the circle in blue
    img = cv2.circle(img, center, radius, (255, 0, 0), 2)

print(len(contours))
cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 255, 0), 1)

cv2.imshow("contours", img)

ESC = 27
while True:
    keycode = cv2.waitKey()
    if keycode != -1:
        keycode &amp;= 0xFF
        if keycode == ESC:
            break
cv2.destroyAllWindows()

【讨论】：

【解决方案3】：

这里有一部分来自Yolo-mark-pwa的源代码，你可以看到，它比原来的Yolo_mark更具可读性（点击右上角的github图标，然后检查src/utils/createExportCord.ts，src/utils/readExportCord.ts）。 naturalWidth 和 naturalWidth 是图像大小，height 和 width 是蓝色矩形大小。

namespace mark {

  export namespace utils {

    export const createExportCord = ({
      name, height, width, top, left, naturalHeight, naturalWidth
    }) => {
      console.log({name, height, width, top, left, naturalHeight, naturalWidth});

      const x = (left + (width/2)) / naturalWidth;
      const y = (top + (height/2)) / naturalHeight;
      const w = width / naturalWidth;
      const h = height / naturalHeight;

      return [name, x, y, w, h].join(' ');
    }

  } // namespace utils

} // namespace mark

【讨论】：