如何理解 Open Images Dataset 的边界框注释？

Question

所以我通过 TensorFlow Datasets (https://www.tensorflow.org/datasets) 下载了 Open Images Dataset。我可以很好地查看图像和注释，但我无法理解它们用于对象边界框的奇怪格式。

例如：我有一张大象的图片，宽为682，高为1024。大象的边界框坐标为：[0.03875，0.188732，0.954375，0.979343]。根据文档，4 个数字代表 xMin、xMax、yMin、yMax。

如何使用 matplotlib 来显示这个奇怪的小矩形？
我已经尝试将坐标分别乘以宽度和高度，但生成的矩形没有任何意义。我还切换了 x_1 和 x_2 等的值，但这也不起作用。

这是我的代码：

for e in train_data:

    np_img = e["image"]

    height = np.shape(np_img)[0]
    width = np.shape(np_img)[1]

    fig, ax = plt.subplots(1)

    ax.imshow(np_img)

    for bbox in e["bobjects"]["bbox"]:

        x_1 = bbox[0]
        x_2 = bbox[1]

        y_1 = bbox[2]
        y_2 = bbox[3]

        rect = patches.Rectangle((x_1 * width, y_2 * height), (x_2 * width - x_1 * width), (y_1 * height - y_2 * height), linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')

        ax.add_patch(rect)

    plt.show()

    # Only one iteration for testing
    break

Answer 1

我自己找到了解决方案：事实证明，当使用来自 TensorFlow 数据集的开放图像 API 时，边界框的坐标顺序与数据集网站上记录的顺序不同。
在那里，他们描述了每个框的四个值的顺序如下：
xMin, xMax, yMin, yMax.
但是，TF 数据集 API 的顺序是 yMin、xMin、yMax、xMax。我通过将来自单个图像的图像 ID 与来自网站的 annotations.csv 文件进行比较发现了这一点。获得框的绝对值的唯一步骤是将 x 值乘以图像的宽度，将 y 值乘以图像的高度。

如何理解 Open Images Dataset 的边界框注释？

How to make sense of Open Images Dataset's bounding-box annotations?

python

matplotlib

rectangles

bounding-box

coordinates