目标检测和边界框
目录
很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）。
目标检测在多个领域中被广泛使用。 例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆、行人、道路和障碍物的位置来规划行进线路。 机器人也常通过该任务来检测感兴趣的目标。安防领域则需要检测异常目标，如歹徒或者炸弹。
边界框绘制
#@save
def box_corner_to_center(boxes):
"""从（左上，右下）转换到（中间，宽度，高度）"""
x1, y1, x2, y2 = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3]
cx = (x1 + x2) / 2
cy = (y1 + y2) / 2
w = x2 - x1
h = y2 - y1
boxes = torch.stack((cx, cy, w, h), axis=-1)
return boxes
#@save
def box_center_to_corner(boxes):
"""从（中间，宽度，高度）转换到（左上，右下）"""
cx, cy, w, h = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3]
x1 = cx - 0.5 * w
y1 = cy - 0.5 * h
x2 = cx + 0.5 * w
y2 = cy + 0.5 * h
boxes = torch.stack((x1, y1, x2, y2), axis=-1)
return boxes
def bbox_to_rect(bbox, color):
# 将边界框(左上x,左上y,右下x,右下y)格式转换成matplotlib格式：
# ((左上x,左上y),宽,高)
return d2l.plt.Rectangle(
xy=(bbox[0], bbox[1]), width=bbox[2]-bbox[0], height=bbox[3]-bbox[1],
fill=False, edgecolor=color, linewidth=2)
小结
- 目标检测不仅可以识别图像中所有感兴趣的物体，还能识别它们的位置，该位置通常由矩形边界框表示。
- 我们可以在两种常用的边界框表示（中间，宽度，高度）和（左上，右下）坐标之间进行转换。