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## OpenCV NMS: 非极大值抑制

简介

OpenCV中的非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS) 是一种图像处理算法，用于去除检测结果中冗余的边界框。在目标检测、人脸识别等任务中，算法通常会产生多个重叠的边界框，这些边界框都指向同一个目标。NMS 的作用就是从这些重叠的边界框中选择得分最高的边界框，并抑制其余的边界框。 这有助于提高检测精度和效率，避免重复检测同一个目标。### 1. NMS 的工作原理NMS 的核心思想是迭代地比较边界框的得分，并移除那些得分较低且与得分较高边界框重叠程度较高的边界框。 其步骤通常如下：1.

排序:

根据边界框的置信度得分 (confidence score) 对所有边界框进行降序排序。得分通常代表算法预测该边界框包含目标的概率。2.

选择最高得分边界框:

选择得分最高的边界框作为保留的边界框。3.

计算IoU:

计算剩余边界框与已选择的最高得分边界框之间的交并比 (Intersection over Union, IoU)。IoU 用于衡量两个边界框的重叠程度。4.

抑制重叠边界框:

如果某个边界框与已选择的最高得分边界框的 IoU 超过预设的阈值 (例如 0.5)，则将其抑制 (移除)。5.

迭代:

重复步骤 2-4，直到处理完所有边界框。### 2. IoU 的计算IoU 的计算公式如下：``` IoU = (Intersection Area) / (Union Area) ```其中：

Intersection Area:

两个边界框的重叠区域面积。

Union Area:

两个边界框的并集区域面积。### 3. OpenCV 中的 NMS 实现OpenCV 提供了多种 NMS 的实现方式，最常用的包括：

`cv2.dnn.NMSBoxes`:

这是一个通用的 NMS 函数，常用于深度学习目标检测框架 (如 YOLO, SSD) 的输出后处理。 它接收检测结果 (边界框坐标和置信度得分) 以及 IoU 阈值作为输入，并返回保留的边界框索引。

`cv2.dnn.NMSBoxesRotated`:

与 `cv2.dnn.NMSBoxes` 类似，但它处理的是旋转的边界框。### 4. `cv2.dnn.NMSBoxes` 函数详解函数原型：```python cv2.dnn.NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold) ```参数说明：

`bboxes`: 边界框坐标，形状为 (N, 4)，其中 N 为边界框数量，每个边界框表示为 (x, y, w, h) 或 (x1, y1, x2, y2)。

`scores`: 边界框的置信度得分，形状为 (N,)。

`score_threshold`: 置信度得分阈值。低于此阈值的边界框将被直接丢弃。

`nms_threshold`: IoU 阈值。返回值：一个 NumPy 数组，包含保留的边界框索引。### 5. 代码示例以下是一个使用 `cv2.dnn.NMSBoxes` 函数进行 NMS 的 Python 代码示例：```python import cv2 import numpy as np# 示例边界框坐标和得分 bboxes = np.array([[10, 10, 100, 100], [50, 50, 150, 150], [120, 120, 220, 220]]) scores = np.array([0.9, 0.8, 0.7])# 设置阈值 score_threshold = 0.7 nms_threshold = 0.5# 进行NMS indices = cv2.dnn.NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold)# 打印保留的边界框索引 print(indices)# 获取保留的边界框 selected_bboxes = bboxes[indices.flatten()] print(selected_bboxes) ```### 6. 其他 NMS 算法除了 OpenCV 提供的 NMS 函数外，还存在其他改进的 NMS 算法，例如 Soft-NMS，其可以更好地处理边界框得分接近的情况，避免因阈值选择不当导致误删。### 7. 总结OpenCV 提供的 NMS 函数是目标检测任务中不可或缺的一部分，它能够有效地去除冗余边界框，提高检测精度。 理解 NMS 的工作原理和参数设置对于优化目标检测模型至关重要。 选择合适的 IoU 阈值需要根据具体应用场景进行调整。

OpenCV NMS: 非极大值抑制**简介**OpenCV中的非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS) 是一种图像处理算法，用于去除检测结果中冗余的边界框。在目标检测、人脸识别等任务中，算法通常会产生多个重叠的边界框，这些边界框都指向同一个目标。NMS 的作用就是从这些重叠的边界框中选择得分最高的边界框，并抑制其余的边界框。 这有助于提高检测精度和效率，避免重复检测同一个目标。

1. NMS 的工作原理NMS 的核心思想是迭代地比较边界框的得分，并移除那些得分较低且与得分较高边界框重叠程度较高的边界框。 其步骤通常如下：1. **排序:** 根据边界框的置信度得分 (confidence score) 对所有边界框进行降序排序。得分通常代表算法预测该边界框包含目标的概率。2. **选择最高得分边界框:** 选择得分最高的边界框作为保留的边界框。3. **计算IoU:** 计算剩余边界框与已选择的最高得分边界框之间的交并比 (Intersection over Union, IoU)。IoU 用于衡量两个边界框的重叠程度。4. **抑制重叠边界框:** 如果某个边界框与已选择的最高得分边界框的 IoU 超过预设的阈值 (例如 0.5)，则将其抑制 (移除)。5. **迭代:** 重复步骤 2-4，直到处理完所有边界框。

2. IoU 的计算IoU 的计算公式如下：``` IoU = (Intersection Area) / (Union Area) ```其中：* **Intersection Area:** 两个边界框的重叠区域面积。 * **Union Area:** 两个边界框的并集区域面积。

3. OpenCV 中的 NMS 实现OpenCV 提供了多种 NMS 的实现方式，最常用的包括：* **`cv2.dnn.NMSBoxes`:** 这是一个通用的 NMS 函数，常用于深度学习目标检测框架 (如 YOLO, SSD) 的输出后处理。 它接收检测结果 (边界框坐标和置信度得分) 以及 IoU 阈值作为输入，并返回保留的边界框索引。* **`cv2.dnn.NMSBoxesRotated`:** 与 `cv2.dnn.NMSBoxes` 类似，但它处理的是旋转的边界框。

4. `cv2.dnn.NMSBoxes` 函数详解函数原型：```python cv2.dnn.NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold) ```参数说明：* `bboxes`: 边界框坐标，形状为 (N, 4)，其中 N 为边界框数量，每个边界框表示为 (x, y, w, h) 或 (x1, y1, x2, y2)。 * `scores`: 边界框的置信度得分，形状为 (N,)。 * `score_threshold`: 置信度得分阈值。低于此阈值的边界框将被直接丢弃。 * `nms_threshold`: IoU 阈值。返回值：一个 NumPy 数组，包含保留的边界框索引。

5. 代码示例以下是一个使用 `cv2.dnn.NMSBoxes` 函数进行 NMS 的 Python 代码示例：```python import cv2 import numpy as np

示例边界框坐标和得分 bboxes = np.array([[10, 10, 100, 100], [50, 50, 150, 150], [120, 120, 220, 220]]) scores = np.array([0.9, 0.8, 0.7])

设置阈值 score_threshold = 0.7 nms_threshold = 0.5

进行NMS indices = cv2.dnn.NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold)

打印保留的边界框索引 print(indices)

获取保留的边界框 selected_bboxes = bboxes[indices.flatten()] print(selected_bboxes) ```

6. 其他 NMS 算法除了 OpenCV 提供的 NMS 函数外，还存在其他改进的 NMS 算法，例如 Soft-NMS，其可以更好地处理边界框得分接近的情况，避免因阈值选择不当导致误删。

7. 总结OpenCV 提供的 NMS 函数是目标检测任务中不可或缺的一部分，它能够有效地去除冗余边界框，提高检测精度。 理解 NMS 的工作原理和参数设置对于优化目标检测模型至关重要。 选择合适的 IoU 阈值需要根据具体应用场景进行调整。