yolo四边形四点坐标
时间: 2025-04-26 17:09:51 浏览: 21
### YOLO 中四边形四个顶点坐标的表示与处理
在YOLO系列模型中,对于四边形四个顶点的坐标表示和处理主要依赖于特定版本的设计理念和技术细节。
#### Poly-YOLO中的多边形顶点检测
Poly-YOLO引入了一种新的网格设计来适应更复杂的形状识别需求。该方法采用了基于圆形扇区的网格布局,其中心与对象包围框的中心一致。每个圆弧分割区域被分配去捕捉特定顶点的位置信息,在极坐标系下记录角度和距离参数。当某个扇区内不存在待测定点时,则设定其对应的置信度分数为零[^1]。
#### 旋转框标记方式下的四边形定义
另一种常见的做法是在数据标注阶段就规定好顺序化的顶点序列。例如,采用旋转矩形(Rotated Bounding Box, RBB)的方式,即先选定一个起点作为参考基点\( (x_1,y_1) \),之后沿顺时针方向连续指定其余三个角点的位置,形成完整的八元组描述\[ x_1,y_1,x_2,y_2,x_3,y_3,x_4,y_4\] 。这种模式不仅明确了各节点间的相对关系,还便于后续计算过程中的解析操作[^2]。
#### Cornernet风格的关键点热力图构建
为了更好地定位这些关键性的几何特征点,某些改进型YOLO架构借鉴了CornerNet的思想,创建专门针对不同方位角落或者边缘交界处的响应映射——热度图。这里会分别生成两个独立但相互关联的地图结构:一个是用来指示左上方位置的信息;另一个则是反映右下方情况的数据集合。每张地图内部都包含了C个通道,代表各自所属类型的数量,并且保持相同的分辨率大小H×W。值得注意的是,这里的分类体系并不包含所谓的“背景”选项,因为所有非目标实体都将默认视为无效输入而忽略掉[^3]。
```python
import cv2
import numpy as np
def get_four_corners(box):
"""
Convert a bounding box to four corners.
Args:
box (list): A list of eight numbers representing the coordinates
and category information [x1,y1,...,y4,category,difficult].
Returns:
tuple: Four corner points represented by tuples ((x1,y1),(x2,y2),...).
"""
return [(box[i], box[i + 1]) for i in range(0, len(box)-2, 2)]
# Example usage with OpenCV functions mentioned in reference [4]
contours = ... # Assume contours are obtained from an image processing step using cv2.findContours()
for cnt in contours:
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect).tolist()[::-1].flatten().tolist()[:8] + ['object', 'easy']
corners = get_four_corners(box)
print(corners)
```
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