我已经使用了API
( https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection )
然后，
我怎么知道边界框的长度？
我已经在 github 上实时使用了教程 IPython 笔记本。
但我不知道使用哪个命令来计算盒子的长度。
最佳答案
只是为了扩展 Beta 的答案:
您可以从检测图中获取预测的边界框。 Tutorial IPython notebook on github 中给出了一个示例。 。这就是 Beta 的代码片段的来源。访问检测图并从张量中提取预测边界框的坐标:
通过调用np.squeeze(boxes)，您可以将它们 reshape 为 (m, 4)，其中 m 表示预测框的数量。您现在可以访问这些框并计算长度、面积或您想要的任何内容。
但请记住，预测的框坐标是标准化的!它们的顺序如下:
[ymin, xmin, ymax, xmax]
因此计算像素长度将类似于:
def length_of_bounding_box(bbox):
return bbox[3]*IMG_WIDTH - bbox[1]*IMG_WIDTH
关于tensorflow - 我想知道对象检测 api 中边界框的大小，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46168466/