ターゲット検出アルゴリズムにおける正長方形と不規則四辺形 IOU の Python 実装

交差対結合 (IoU) は、ターゲット検出で使用される概念です。ターゲット検出アルゴリズムをテストする場合、生成された予測ボックス (候補境界) とマークされたボックス (グラウンド トゥルース境界) の重複率、つまり交差と結合の比率が重要な指標となります。理想的な状況は完全な重なり、つまり比率が 1 です。

通常、ターゲット検出と呼ぶボックスは、通常の長方形のボックスであり、IOU の計算も非常に簡単です。一般的に、次の 2 つの方法があります。

• 重なり合う長方形の幅は、2 つの長方形の幅の合計から結合された長方形の幅を引いた値で、重なり合う長方形の高さに等しくなります。
• 右下隅の最小値から左上隅の最大値を引くと、重なり合う四角形の幅となり、高さと同じになります。

上記の正四角形（長方形）のIOU計算方法1のPython実装

def calculate_regular_iou(rec1, rec2):
 「」 「 」
    コンピューティングIoU
    :param rec1: (y0, x0, y1, x1)は、
            (上、左、下、右)
    :パラメータrec2: (y0, x0, y1, x1)
    :戻り値: IoUのScala 値
「」 「 」 
 
    S_rec1 = (rec1[2] - rec1[0]) * (rec1[3] - rec1[1])
    S_rec2 = (rec2[2] - rec2[0]) * (rec2[3] - rec2[1]) 
 
    合計面積 = S_rec1 + S_rec2
​
    左の行 =最大(rec1[1], rec2[1])
    右の行 =最小(rec1[3], rec2[3])
    トップライン =最大(rec1[0], rec2[0])
    ボトムライン =最小(rec1[2], rec2[2])
​
    left_line >= right_lineまたはtop_line >= bottom_line の場合:
 0を返す
それ以外：
交差= (右線 - 左線) * (下線 - 上線)
戻り値(交差/ (sum_area -交差)) * 1.0 
     
 __name__ == '__main__'の場合:
    # (上、左、下、右)
    矩形1 = [551, 26, 657, 45]
    矩形2 = [552, 27, 672, 46]
    iou = calculate_regular_iou(rect1, rect2)

上記の正四角形（長方形）のIOU計算方法2のPython実装

def compute_regular_iou_other(rec1, rec2):
 「」 「 」
    コンピューティングIoU
    :param rec1: (y0, x0, y1, x1)は、
            (上、左、下、右)
    :パラメータrec2: (y0, x0, y1, x1)
    :戻り値: IoUのScala 値
「」 「 」
    エリア1 = (rec1[3] - rec1[1]) * (rec1[2] - rec1[0])
    エリア2 = (rec2[3] - rec2[1]) * (rec2[2] - rec2[0])
​
左=最大(rec1[1],rec2[1])
​
右=最小(rec1[3],rec2[3])
​
上=最大(rec1[0], rec2[0])
​
    底 =最小(rec1[2], rec2[2])
​
    w =最大(0,右-左)
    h =最大(0, 下 -上)
​
 w*h / (エリア2 + エリア1 - w*h)を返します
​
__name__ == '__main__'の場合:
    # (上、左、下、右)
    矩形1 = [551, 26, 657, 45]
    矩形2 = [552, 27, 672, 46]
    iou = compute_regular_iou_other(rect1, rect2)

ただし、上記の 2 つの方法では、不規則な四辺形を計算することはできません。ここでは、Python の Shapely ライブラリを使用して実装します。Python 実装は次のとおりです。

 numpyをnpとしてインポートする
インポート形状
shapely.errorsからTopologicalError をインポートします
shapely.geometryからPolygon、MultiPoint をインポートします
​
def to_polygon(四辺形):
 「」 「 」
​
    :param quadrilateral: 四辺形の 4 つの点の座標の 1 次元配列表現、[x,y,x,y....]
    :戻り値: 四辺形の 2D 配列、ポリゴン四辺形オブジェクト
「」 「 」
    # 四辺形の2次元配列表現
    四辺形配列 = np.array(四辺形).reshape(4, 2)
    # ポリゴンオブジェクトは自動的に4つの点を計算します。最後の4つの点の順序は、左上、左下、右下、右上、左上です。
    quadrilateral_polygon = ポリゴン(quadrilateral_array).convex_hull
​
 quadrilateral_array、quadrilateral_polygonを返す
​
def calculate_iou(実際の四辺形、予測四辺形):
 「」 「 」
​
    :param actual_quadrilateral: 予測される四辺形の 4 つの点の座標の 1 次元配列表現、[x,y,x,y....]
    :param predict_quadrilateral: 四辺形の 4 つの点の座標の 1 次元配列表現 ([x,y,x,y....]) が必要です。
    ：戻る：
 「」 「 」
    # 四辺形の 2D 配列を予測し、四辺形の Polygon オブジェクトを予測します
    実際の四辺形配列、実際の四辺形ポリゴン = to_polygon(実際の四辺形)
    # 四辺形の 2D 配列、四辺形の Polygon オブジェクトが期待されます
    予測四辺形配列、予測四辺形ポリゴン = to_polygon(予測四辺形)
​
    # 後で結合領域の計算を容易にするために、2つのボックス座標を8*2に結合します。
    union_poly = np.concatenate((実際の四辺形配列、予測四辺形配列))
    # 2 つの四辺形は交差しますか?
    inter_status = 実際の四辺形ポリゴン。交差します(予測四辺形ポリゴン)
    # 2つの四辺形が交差する場合は、iou計算を実行します
    インターステータスの場合:
        試す：
            # 交差点エリア
            インターエリア = 実際の四辺形ポリゴン.インターセクション(予測四辺形ポリゴン).エリア
            # 和面積の計算方法1
            #union_area = poly1.area + poly2.area - inter_area
            # 和面積の計算方法2
            ユニオン領域 = MultiPoint(union_poly).凸包領域
            # 結合面積が 0 の場合、iou = 0
            union_area == 0 の場合:
                借用書 = 0
それ以外：
                # 最初の計算は、2つの四角形を含む最小の多角形の交差部分/面積です
                iou = float (inter_area) / union_area
                # 2番目の方法: 交差/結合 (一般的な長方形のIOU計算方法)
                # iou = float (inter_area) /(poly1.area+poly2.area-inter_area)
 shapely.errors.TopologicalErrorを除く:
            print( 'shapely.errors.TopologicalError が発生しました。0 に設定されました' )
            借用書 = 0
それ以外：
        借用書 = 0
​
戻る
​
__name__ == '__main__'の場合:
    実際の四辺形 = [908, 215, 934, 312, 752, 355, 728, 252]
    予測四辺形 = [923, 308, 758, 342, 741, 262, 907, 228]
    iou = calculate_iou(実際の四辺形、予測四辺形)
    印刷(iou)

落とし穴

コードを実行するとWinError 126エラーが発生します

Python で import shapely を使用する場合はエラーは発生しませんが、from shapely.geometry import Polygon,MultiPoint を使用するとエラーが報告されます。エラーの詳細情報は次のとおりです。

エラーの主な原因は geos_c.dll にあります。オンラインで多くの記事を読んだところ、そのほとんどが、geos_c.dll ファイルが見つからないことがエラーの原因であると述べていました。オンラインでいくつかの geos_c.dll ファイルを見つけて、C:\Windows\System32 に配置しましたが、問題は解決されませんでした。

最終的な解決策: pip uninstall Shapely を使用して元の Shapely をアンインストールし、対応するバージョンの whl ファイルをダウンロードして、上記のように https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely からインストールします。この whl をインストールすると、問題を解決できます。

whl ファイル ダウンロード 404 エラー

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely から指定されたバージョンの whl をダウンロードするときに、404 エラーが発生しました。次のように。

この時点で、問題を解決するには、Chrome ブラウザを使用して再度ダウンロードしてみてください。