如何将Yolo格式的边界框坐标转换成OpenCV格式

Question

我有 Yolo 格式的对象边界框注释保存在 .txt 文件中。现在我想加载这些坐标并使用 OpenCV 在图像上绘制它，但我不知道如何将这些 float 值转换为 OpenCV 格式坐标值

我试过了但没有用，下面是我正在尝试做的示例

代码与输出

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

img = cv2.imread(<image_path>)
dh, dw, _ = img.shape
        
fl = open(<label_path>, 'r')
data = fl.readlines()
fl.close()
        
for dt in data:
            
    _, x, y, w, h = dt.split(' ')
            
    nx = int(float(x)*dw)
    ny = int(float(y)*dh)
    nw = int(float(w)*dw)
    nh = int(float(h)*dh)
            
    cv2.rectangle(img, (nx,ny), (nx+nw,ny+nh), (0,0,255), 1)
            
plt.imshow(img)

实际注释和图像

0 0.286972 0.647157 0.404930 0.371237 
0 0.681338 0.366221 0.454225 0.418060

Answer 1

关于这个主题还有另一个问答，在接受的答案下面有 ¹ 个有趣的评论。最重要的是，YOLO 坐标具有不同的中心 w.r.t。到图像。不幸的是，评论员没有提供 Python 端口，所以我在这里做了：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread(<image_path>)
dh, dw, _ = img.shape

fl = open(<label_path>, 'r')
data = fl.readlines()
fl.close()

for dt in data:

    # Split string to float
    _, x, y, w, h = map(float, dt.split(' '))

    # Taken from https://github.com/pjreddie/darknet/blob/810d7f797bdb2f021dbe65d2524c2ff6b8ab5c8b/src/image.c#L283-L291
    # via 
    l = int((x - w / 2) * dw)
    r = int((x + w / 2) * dw)
    t = int((y - h / 2) * dh)
    b = int((y + h / 2) * dh)
    
    if l < 0:
        l = 0
    if r > dw - 1:
        r = dw - 1
    if t < 0:
        t = 0
    if b > dh - 1:
        b = dh - 1

    cv2.rectangle(img, (l, t), (r, b), (0, 0, 255), 1)

plt.imshow(img)
plt.show()

所以，对于一些 Lenna 图像，这就是输出，我认为它显示了正确的坐标 w.r.t。你的图片：

----------------------------------------
System information
----------------------------------------
Platform:     Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:       3.8.5
Matplotlib:   3.3.2
OpenCV:       4.4.0
----------------------------------------

¹请为链接的答案和评论点赞。

Answer 2

有更多 straight-forward 的方法可以用 pybboxes 做这些事情。安装，

pip install pybboxes

在你的情况下，

import pybboxes as pbx

yolo_bbox1 = (0.286972, 0.647157, 0.404930, 0.371237)
yolo_bbox2 = (0.681338, 0.366221, 0.454225, 0.418060)
W, H = 300, 300  # WxH of the image
pbx.convert_bbox(yolo_bbox1, from_type="yolo", to_type="voc", image_width=W, image_height=H)
>>> (25, 138, 147, 250)
pbx.convert_bbox(yolo_bbox2, from_type="yolo", to_type="voc", image_width=W, image_height=H)
>>> (136, 47, 273, 173)

注意，转成YOLO格式需要图片宽高进行缩放。

如何将Yolo格式的边界框坐标转换成OpenCV格式

How to convert Yolo format bounding box coordinates into OpenCV format

python

opencv

yolo