这篇文章主要介绍了Python合并重叠矩形框，循环+递归，依次判断两个框是否有重叠，下面具体实现过程需要的小伙伴可以参考一下

需求:

NMS中的IOU相关，是选择一个最大或者可信度最高的框框保留。而我们现在试需要将重叠框框合并为一个大的框框，所以不能直接用上面的。并且OpenCV的groupRectangles在Python中我实在用不懂，而且它会把不重叠的框直接删了。。

原则:

循环+递归，依次判断两个框是否有重叠。

效果:

参考代码:

import cv2import numpy as npdef checkOverlap(boxa, boxb): x1, y1, w1, h1 = boxa x2, y2, w2, h2 = boxb if (x1 gt; x2 + w2): return 0 if (y1 gt; y2 + h2): return 0 if (x1 + w1 lt; x2): return 0 if (y1 + h1 lt; y2): return 0 colInt = abs(min(x1 + w1, x2 + w2) - max(x1, x2)) rowInt = abs(min(y1 + h1, y2 + h2) - max(y1, y2)) overlap_area = colInt * rowInt area1 = w1 * h1 area2 = w2 * h2 return overlap_area / (area1 + area2 - overlap_area)def unionBox(a, b): x = min(a[0], b[0]) y = min(a[1], b[1]) w = max(a[0] + a[2], b[0] + b[2]) - x h = max(a[1] + a[3], b[1] + b[3]) - y return [x, y, w, h]def intersectionBox(a, b): x = max(a[0], b[0]) y = max(a[1], b[1]) w = min(a[0] + a[2], b[0] + b[2]) - x h = min(a[1] + a[3], b[1] + b[3]) - y if w lt; 0 or h lt; 0: return () return [x, y, w, h]def rectMerge_sxf(rects: []): # rects =gt; [[x1, y1, w1, h1], [x2, y2, w2, h2], ...] ''' 当通过connectedComponentsWithStats找到rects坐标时， 注意前2個坐标是表示整個圖的，需要去除，不然就只有一個大框， 在执行此函数前，可执行类似下面的操作。 rectList = sorted(rectList)[2:] ''' rectList = rects.copy() rectList.sort() new_array = [] complete = 1 # 要用while，不能forEach，因爲rectList內容會變 i = 0 while i lt; len(rectList): # 選後面的即可，前面的已經判斷過了，不需要重復操作 j = i + 1 succees_once = 0 while j lt; len(rectList): boxa = rectList[i] boxb = rectList[j] # 判斷是否有重疊，注意只針對水平＋垂直情況，有角度旋轉的不行 if checkOverlap(boxa, boxb): # intersectionBox(boxa, boxb) complete = 0 # 將合並後的矩陣加入候選區 new_array.append(unionBox(boxa, boxb)) succees_once = 1 # 從原列表中刪除，因爲這兩個已經合並了，不刪除會導致重復計算 rectList.remove(boxa) rectList.remove(boxb) break j += 1 if succees_once: # 成功合並了一次，此時i不需要+1，因爲上面進行了remove(boxb)操作 continue i += 1 # 剩餘項是不重疊的，直接加進來即可 new_array.extend(rectList) # 0: 可能還有未合並的，遞歸調用; # 1: 本次沒有合並項，說明全部是分開的，可以結束退出 if complete == 0: complete, new_array = rectMerge_sxf(new_array) return complete, new_arraybox = [[20, 20, 20, 20], [100, 100, 100, 100], [60, 60, 50, 50], [50, 50, 50, 50]]_, res = rectMerge_sxf(box)print(res)print(box)img = np.ones([256, 256, 3], np.uint8)for x,y,w,h in box: img = cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('origin', img)img = np.ones([256, 256, 3], np.uint8)for x,y,w,h in res: img = cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0, 0, 255), 2)cv2.imshow('after', img)cv2.waitKey(0)

这就是这篇关于Python合并重叠矩形框的文章。关于Python合并矩形框的更多信息