cv2.rectangle() 的多个边界框
Multiple bounding-boxes with cv2.rectangle()
我目前有边界框的坐标数据,包含在如下嵌套数据结构中:
defaultdict(list,
{'giraffe': [{'conf': 0.9869,
'coords': {'center_x': 0.360333,
'center_y': 0.532274,
'height': 0.596343,
'width': 0.144651}},
{'conf': 0.253321,
'coords': {'center_x': 0.016296,
'center_y': 0.565007,
'height': 0.580526,
'width': 0.03498}}],
'zebra': [{'conf': 0.998863,
'coords': {'center_x': 0.545974,
'center_y': 0.693267,
'height': 0.301859,
'width': 0.257102}}]})
我想遍历数据结构 (img_obj_data
) 并根据 object_class.
为每个对象绘制矩形
然后我想保存图像(绘制了框),以便稍后打开它。
我的第一次尝试如下:
import cv2
img = cv2.imread(img_path)
img_h, img_w = img.shape[:2]
for obj_class in img_obj_data.keys():
for sub_dict in img_obj_data[obj_class]:
x, y, w, h = sub_dict['coords'].values()
# coords cannot be floats
x = int(x*img_w)
y = int(y*img_h)
x_max = int(w*img_w)
y_max = int(y*img_h)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x_max, y_max), color=(0, 255, 0), thickness=2)
cv2.imwrite('/content/foobar.jpg', img)
我现在有 运行 2 个问题:
问题 1)
边界框未与对象正确对齐,并从图像中裁剪掉。
(坐标原本是浮点数,我用它们乘以图像的宽度和高度,但我有一种预感,这是错误的做法?)
问题2)
我的代码目前为所有框着色相同。我该怎么做才能让每个对象的颜色都不同 class?
这是有问题的图像,以及我的代码生成的图像:
其中一个例子如下。
*如有必要,请根据您的环境切换h
和w
。
import cv2
from random import randint
img = cv2.imread(img_path)
img_h, img_w = img.shape[:2]
colors = {}
for obj_class in img_obj_data.keys():
if obj_class not in colors:
colors[obj_class] = [randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255)]
for sub_dict in img_obj_data[obj_class]:
x, y, h, w = sub_dict['coords'].values()
# coords cannot be floats
x_min = int((x-w/2)*img_w)
y_min = int((y-h/2)*img_h)
x_max = int((x+w/2)*img_w)
y_max = int((y+h/2)*img_h)
cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=colors[obj_class], thickness=2)
cv2.imwrite('/content/foobar.jpg', img)
此示例按 class 个名称随机更改颜色,但如果您知道 class 个名称,则可以提前定义 colors
。
我目前有边界框的坐标数据,包含在如下嵌套数据结构中:
defaultdict(list,
{'giraffe': [{'conf': 0.9869,
'coords': {'center_x': 0.360333,
'center_y': 0.532274,
'height': 0.596343,
'width': 0.144651}},
{'conf': 0.253321,
'coords': {'center_x': 0.016296,
'center_y': 0.565007,
'height': 0.580526,
'width': 0.03498}}],
'zebra': [{'conf': 0.998863,
'coords': {'center_x': 0.545974,
'center_y': 0.693267,
'height': 0.301859,
'width': 0.257102}}]})
我想遍历数据结构 (img_obj_data
) 并根据 object_class.
然后我想保存图像(绘制了框),以便稍后打开它。
我的第一次尝试如下:
import cv2
img = cv2.imread(img_path)
img_h, img_w = img.shape[:2]
for obj_class in img_obj_data.keys():
for sub_dict in img_obj_data[obj_class]:
x, y, w, h = sub_dict['coords'].values()
# coords cannot be floats
x = int(x*img_w)
y = int(y*img_h)
x_max = int(w*img_w)
y_max = int(y*img_h)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x_max, y_max), color=(0, 255, 0), thickness=2)
cv2.imwrite('/content/foobar.jpg', img)
我现在有 运行 2 个问题:
问题 1) 边界框未与对象正确对齐,并从图像中裁剪掉。 (坐标原本是浮点数,我用它们乘以图像的宽度和高度,但我有一种预感,这是错误的做法?)
问题2)
我的代码目前为所有框着色相同。我该怎么做才能让每个对象的颜色都不同 class?
这是有问题的图像,以及我的代码生成的图像:
其中一个例子如下。
*如有必要,请根据您的环境切换h
和w
。
import cv2
from random import randint
img = cv2.imread(img_path)
img_h, img_w = img.shape[:2]
colors = {}
for obj_class in img_obj_data.keys():
if obj_class not in colors:
colors[obj_class] = [randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255)]
for sub_dict in img_obj_data[obj_class]:
x, y, h, w = sub_dict['coords'].values()
# coords cannot be floats
x_min = int((x-w/2)*img_w)
y_min = int((y-h/2)*img_h)
x_max = int((x+w/2)*img_w)
y_max = int((y+h/2)*img_h)
cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=colors[obj_class], thickness=2)
cv2.imwrite('/content/foobar.jpg', img)
此示例按 class 个名称随机更改颜色,但如果您知道 class 个名称,则可以提前定义 colors
。