python - 如何获取坐标？（tensorflow标签模型物体检测）

Question

大家好，有人可以帮帮我吗？

我想知道矩形坐标

（左上右下）我参考了这个https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10/blob/master/Object_detection_webcam.py

是否需要使用“盒子”？以及如何让 tensorflow 知道哪个是矩形坐标？

以下是对的吗？它需要是int吗？x_left = 1280*(np.squeeze(boxes[0,0,1]))

y_left = 640 *(np.squeeze(boxes[0,0,0]))

x_right = 1280*(np.squeeze(boxes[0,0,3]))

y_right = 640 *(np.squeeze(boxes[0,0,2])) ------------------------------- -----------------------------------是否需要为int？

x_left = int(round(x_left))

y_left = int(round(y_left))

x_right = int（圆形（x_right））

y_right = #int（圆形（y_right））

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

标签： pythontensorflowobject-detection

Answer 1

boxes是归一化坐标的数组。数组的长度boxes等于检测的数量。对于索引i，

boxes[i]=[x_left, y_left, x_right, y_right],

其中x_left, y_left, x_right,y_right在区间 [0,1] 内。

如果输入模型的图像是高度H和宽度W的，那么盒子的坐标是

x_left = int(W*x_left)
y_left = int(H*y_left)
x_right = int(W*x_right)
y_right = int(H*y_right).