【问题标题】:Relation between bounding box coordinates in object detection目标检测中边界框坐标之间的关系
【发布时间】:2019-11-01 10:42:39
【问题描述】:

在物体检测中,坐标集left top right bottom和坐标集xmin ymin xmax ymax有什么区别。它们是一样的吗?如果没有,是否可以从一组转换为另一组?

【问题讨论】:

  • 它们是一回事。左上为 (xmin, ymin),右下为 (xmax, ymax)。另一种常见的格式是使用中心像素来表示边界框,例如 (x, y, w, h) 表示以 (x, y) 为中心的边界框,其宽度为 w,高度为 h。
  • 非常感谢您的澄清

标签: deep-learning computer-vision object-detection bounding-box


【解决方案1】:

是的,它们与@danyfang 提到的相同。这些非常有用,因为我们有多边形的坐标,您可以找出盒子的中心、盒子的边、盒子的面积以及在识别多边形的不同特征和对象时执行的所有操作。

左上点 = xmin, ymin

最右下点 = xmax, ymax

最右边的点 = xmax, ymin

最左边的点 = xmin, ymax

希望这会有所帮助。干杯。

【讨论】:

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