如何将 2D 边界框像素坐标 (x, y, w, h) 转换为相对坐标（Yolo 格式）？

Question

嗨！ 我正在通过在线平台注释图像数据，该平台生成这样的输出坐标： bbox":{"top":634,"left":523,"height":103,"width":145}但是，我想使用此注释来训练 Yolo。所以，我必须将其转换为 yolo 格式，如下所示： 4 0.838021 0.605556 0.177083 0.237037

在这方面，我需要有关如何转换它的帮助。

Answer 1

在这里，对于需要传递 (w,h) 的大小和需要传递的框 (x,x+w, y, y+h) https://github.com/ivder/LabelMeYoloConverter/blob /master/convert.py

def convert(size, box):
    dw = 1./size[0]
    dh = 1./size[1]
    x = (box[0] + box[1])/2.0
    y = (box[2] + box[3])/2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x*dw
    w = w*dw
    y = y*dh
    h = h*dh
    return (x,y,w,h)

或者，您可以在下面使用

def convert(x,y,w,h):
 dw = 1.0/w
 dh = 1.0/h
 x = (2*x+w)/2.0
 y = (2*y+w)/2.0
 x = x*dw
 y = y*dh
 w = w*dw
 h = h*dh
 return (x,y,w,h)

每个网格单元预测 B 个边界框以及 C 类概率。 边界框预测有 5 个分量：（x、y、w、h、置信度）。 (x, y) 坐标表示框的中心，相对于网格单元的位置（请记住，如果框的中心不在网格单元内，则该单元不对其负责）。 这些坐标被归一化为介于 0 和 1 之间。 (w, h) 框尺寸也被归一化为 [0, 1]，相对于图像大小。 让我们看一个例子：

yolo算法的坐标输出代表什么？

Answer 2

将 bbox 字典转换为具有相对坐标的列表

如果要将带有键top 、 left 、 widht 、 height的 Python 字典转换为格式为 [ x1 , y1 , x2 , y2 ] 的列表

其中x1 ， y1是相对坐标top left corner边框和x2 ， y2是相对坐标bottom right corner你可以用下面的函数边框：

def bbox_dict_to_list(bbox_dict, image_size):
  h = bbox_dict.get('height')
  l = bbox_dict.get('left')
  t = bbox_dict.get('top')
  w = bbox_dict.get('width')

  img_w, img_h = image_size

  x1 = l/img_w
  y1 = t/img_h
  x2 = (l+w)/img_w
  y2 = (t+h)/img_h
  return [x1, y1, x2, y2]

您必须将 bbox 字典作为参数传递，并将图像大小作为元组传递 -> (image_width, image_height)

例子

bbox = {"top":634,"left":523,"height":103,"width":145} 
bbox_dict_to_list(bbox, (1280, 720))
>> [0.40859375, 0.8805555555, 0.521875, 1.02361111111]

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