如何获取坐标？（tensorflow标签模型对象检测）

Question

嗨，有人可以帮我吗？

我想知道矩形坐标

（左右方向） 我引用了这个https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10/blob/master/Object_detection_webcam.py

是否需要使用“框”？以及如何让tensorflow知道哪个是矩形坐标？

以下是对的吗？并且需要是int吗？ x_left = 1280 *（np.squeeze（boxes [0,0,1]））

y_left = 640 *（np.squeeze（boxes [0,0,0]））

x_right = 1280 *（np.squeeze（boxes [0,0,3]））

y_right = 640 *（np.squeeze（boxes [0,0,2]）） -------------------------------------------------- ----------------是否需要为整数？

x_left = int（round（x_left））

y_left = int（round（y_left））

x_right = int（舍入（x_right））

y_right = #int（舍入（y_right））

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Answer 1

boxes是归一化坐标的数组。 boxes数组的长度等于检测次数。对于索引i，

boxes[i]=[x_left, y_left, x_right, y_right],

其中x_left，y_left，x_right，y_right的间隔为[0,1]。

如果送入模型的图像的高度为H，宽度为W，则框的坐标为

x_left = int(W*x_left)
y_left = int(H*y_left)
x_right = int(W*x_right)
y_right = int(H*y_right).