Intersection over Union（IOU）是一種測量在特定資料集中檢測相應物體準確度的一個標準。IoU是一個簡單的測量標準，只要是在輸出中得出一個預測範圍(bounding boxes)的任務都可以用IoU來進行測量。

IoU分數是物件類別分割問題的標準效能度量 [1] 。 給定一組影象，IoU測量給出了在該組影象中存在的物件的預測區域和地面實況區域之間的相似性

計算兩個矩形的交併比，通常在檢測任務裡面可以作為一個檢測指標。你的預測bbox和groundtruth之間的差異，就可以通過IOU來體現。

程式碼如下

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
 
import numpy as np
 
'''
函式說明：計算兩個框的重疊面積
輸入：
rec1 第一個框xmin ymin xmax ymax
rec2 第二個框xmin ymin xmax ymax
輸出：
iouv 重疊比例 0 沒有
'''
def compute_iou(rec1,rec2):
   
  # computing area of each rectangles
  S_rec1 = (rec1[2] - rec1[0]) * (rec1[3] - rec1[1]) # H1*W1
  S_rec2 = (rec2[2] - rec2[0]) * (rec2[3] - rec2[1]) # H2*W2
  
  # computing the sum_area
  sum_area = S_rec1 + S_rec2 #總面積
  
  # find the each edge of intersect rectangle
  left_line = max(rec1[0],rec2[0])
  right_line = min(rec1[2],rec2[2])
  top_line = max(rec1[1],rec2[1])
  bottom_line = min(rec1[3],rec2[3])
  
  # judge if there is an intersect
  if left_line >= right_line or top_line >= bottom_line:
    #print("沒有重合區域")
    return 0
  else:
  #print("有重合區域")
    intersect = (right_line - left_line) * (bottom_line - top_line)
    iouv=(float(intersect) / float(sum_area - intersect))*1.0
 
    return iouv
 
'''
函式說明：獲取兩組匹配結果
輸入：
rectA 車位
rectB 車輛
threod 重疊面積最小數值界限 預設0.6
輸出：
CarUse 一維陣列儲存是否佔用 1 佔用 0 沒有
 
'''
def TestCarUse(rectA,rectB,threod=0.6，debug=0):
  #threod=0.8#設定最小值
  ALength=len(rectA)
  BLength=len(rectB)
 
  #建立儲存匹配結果的矩陣
  recIOU=np.zeros((ALength,BLength),dtype=float,order='C')
  #用於記錄車位能夠使否佔用  
  CarUse=np.zeros((1,ALength),dtype=int,order='C')
 
  for i in range(0,ALength):
    for j in range(0,BLength):
      iou = compute_iou(rectA[i],rectB[j])
      recIOU[i][j]=format(iou,'.3f')
      if iou>=threod:    
        CarUse[0,i]=1 #有一個超過匹配認為車位i被佔用
  if debug==1:
    print('----匹配矩陣----')
    print(recIOU)
    '''
    print('----車位佔用情況----')
    for i in range(0,ALength):
    msg='車位'+str(i)+"-"+str(CarUse[0][i])
    print(msg)
    '''
  return CarUse
 
 
  
if __name__=='__main__':
  #A代表車位
  rectA1 = (30,10,70,20)
  rectA2 = (70,80,20)
  rectA =[rectA1,rectA2]
  #B代表檢測車輛
  rectB1 = (20,35,20)
  rectB2 = (30,15,25)
  rectB3 = (70,20)
  rectB =[rectB1,rectB2,rectB3]
   
  #獲取車位佔用情況 rectA車位 rectB車輛 0.6佔面積最小比
  CarUse=TestCarUse(rectA,0.6,1)
 
  print('----車位佔用情況----')
  for i in range(0,len(CarUse)+1):
  msg='車位'+str(i)+"-"+str(CarUse[0][i])
    print(msg)

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援我們。