Как установить минимальный порог для рисования прямоугольника?

Question

У меня есть модель обнаружения объектов, которую я использую с opencv для обнаружения своего пользовательского класса.

Я хочу выводить поля только тогда, когда модель уверена на 95% или более.

Есть ли способ настроить это?

(Дополнительный вопрос: можно ли настроить его так, чтобы отображался только объект с наибольшей достоверностью? Пример: камера обнаруживает два объекта с 98%и 91% достоверности соответственно. Я хочу, чтобы он выводил поле только для 98%.)

Если вам это нужно, вот мой код вывода, который использует opencv.

with detection_graph.as_default():
  with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
    while True:
      ret, image_np = cap.read()
      image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
      image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
      boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
      scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
      classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
      num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

      (boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
          [boxes, scores, classes, num_detections],
          feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})

      vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
          image_np,
          np.squeeze(boxes),
          np.squeeze(classes).astype(np.int32),
          np.squeeze(scores),
          category_index,
          use_normalized_coordinates=True,
          line_thickness=6)

      cv2.imshow('object detection', cv2.resize(image_np, (800, 600)))
      if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()
        break

Answer 1

Хорошо, отвечаю на мой вопрос.Мне потребовалась всего 1 минута, чтобы выяснить это самостоятельно.

Это функция, которая визуализирует коробки.Его входные параметры хорошо объяснены в исходном коде.

object_detection / utils / visualization_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array (...)

Для моего случая мне просто нужно было установить

min_score_thresh=.95 и max_boxes_to_draw=1 при вызове этой функции.