[英]How to convert 2D bounding box pixel coordinates (x, y, w, h) into relative coordinates (Yolo format)?
[英]How to convert Yolo format bounding box coordinates into OpenCV format
我有保存在.txt
文件中的對象的Yolo
格式邊界框注釋。 現在我想加載這些坐標並使用OpenCV
在圖像上繪制它,但我不知道如何將這些浮點值轉換為OpenCV
格式的坐標值
我嘗試了這篇文章,但沒有幫助,下面是我正在嘗試做的示例示例
代碼和輸出
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)
實際注釋和圖像
0 0.286972 0.647157 0.404930 0.371237
0 0.681338 0.366221 0.454225 0.418060
還有另外一個Q&A關於這個主題,而且也該接受的答案低於1個有趣的評論。 最重要的是,YOLO 坐標與圖像具有不同的居中位置。 不幸的是,評論員沒有提供 Python 端口,所以我在這里做了:
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 https://stackoverflow.com/questions/44544471/how-to-get-the-coordinates-of-the-bounding-box-in-yolo-object-detection#comment102178409_44592380
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()
因此,對於某些 Lenna 圖像,這將是輸出,我認為它顯示了您的圖像的正確坐標:
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System information
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Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.8.5
Matplotlib: 3.3.2
OpenCV: 4.4.0
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@HansHirse 這真的很有幫助。 非常感激。 我想知道我們如何才能反向執行此操作? 就我而言,我想將 OpenCV 坐標轉換為 YOLO 格式。 我嘗試了堆棧溢出中的幾個鏈接,但對我沒有任何作用......這與我現在遇到的問題相同: 將 opencv 矩形坐標轉換為 yolo 對象坐標以進行圖像標記
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