Вернуть координаты, которые превышают пороговое значение для ограничивающих рамок API обнаружения объектов Google

Question

Кто-нибудь знает, как получить координаты ограничительной рамки, которая только проходит пороговое значение?

Я нашел этот ответ (вот ссылка ), поэтому я попытался использовать его и сделал следующее:

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
    image,
    np.squeeze(boxes),
    np.squeeze(classes).astype(np.int32),
    np.squeeze(scores),
    category_index,
    use_normalized_coordinates=True,
    line_thickness=1,
    min_score_thresh=0.80)

for i,b in enumerate(boxes[0]):
    ymin = boxes[0][i][0]*height
    xmin = boxes[0][i][1]*width
    ymax = boxes[0][i][2]*height
    xmax = boxes[0][i][3]*width
    print ("Top left")
    print (xmin,ymin,)
    print ("Bottom right")
    print (xmax,ymax)

Но я заметил, что с помощью ответа, предоставленного вссылка - возвращает все значения.Из всех ограничивающих рамок обнаружен классификатор (чего я не хочу).То, что я хочу, это только значения из ограничивающих рамок, которые передают "min_score_thresh".

Мне кажется, что это должно быть очень просто, но мне не хватает знаний в этой области.Если я найду ответ, я обязательно опубликую его прямо здесь, но если кто-то еще знает ответ и может сэкономить мне время - я был бы благодарен.

Answer 1

Обновление: boxes и scores, возвращаемые предыдущими функциями, являются массивом numpy объектов, поэтому вы можете использовать логическое индексирование , чтобы отфильтровать поля ниже порога.

Это должно дать вам ящик, который проходит порог.

true_boxes = boxes[0][scores[0] > min_score_thresh]

И тогда вы можете сделать

for i in range(true_boxes.shape[0]):
    ymin = true_boxes[i,0]*height
    xmin = true_boxes[i,1]*width
    ymax = true_boxes[i,2]*height
    xmax = true_boxes[i,3]*width
    print ("Top left")
    print (xmin,ymin,)
    print ("Bottom right")
    print (xmax,ymax)