yolov5检测框底部中心点坐标
时间: 2025-04-16 12:43:39 浏览: 32
### 计算YOLOv5检测结果中Bounding Box底部中心点坐标
对于YOLOv5模型而言,输出的目标框(bounding box)坐标采用的是标准化后的`x`, `y`, `w`, `h`四个参数来描述。这里的`x`和`y`分别指代边界框中心点相对于整个图片宽度和高度的比例;而`w`以及`h`则分别是边界框宽高同样基于整张图尺寸比例得出的结果[^2]。
为了得到检测框底部中心点的具体位置,需要先将上述提到的相对值转换成绝对像素数值:
- 中心点横坐标(X_center)= 图片实际宽度 * x
- 中心点纵坐标(Y_center)= 图片实际高度 * y
- 宽度(Width)= 图片实际宽度 * w
- 高度(Height)= 图片实际高度 * h
接着利用这些信息求解底部中心点坐标:
- 底部中心点横坐标等于原始中心点横坐标即 X_bottom_center = X_center
- 而底部中心点纵坐标则是由原中心点向下偏移半个框的高度获得 Y_bottom_center = Y_center + Height / 2
最后以Python代码形式展示这一过程如下所示:
```python
def get_bottom_center_coordinates(image_width, image_height, bbox):
"""
:param image_width: int - 输入图像的实际宽度
:param image_height: int - 输入图像的实际高度
:param bbox: list or tuple - (class_id, x, y, width, height),YOLOv5 输出格式
返回一个元组表示底部中心点坐标(x,y)
"""
class_id, x_ratio, y_ratio, width_ratio, height_ratio = bbox
# 将比例转为真实大小
center_x = image_width * x_ratio
center_y = image_height * y_ratio
width = image_width * width_ratio
height = image_height * height_ratio
bottom_center_x = center_x
bottom_center_y = center_y + height / 2
return round(bottom_center_x), round(bottom_center_y)
```
此函数接收输入图像的真实分辨率以及YOLOv5预测出来的bbox数据作为参数,并返回计算所得到底部中心点的确切坐标位置。
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