与地面真实图像的比较

Question

我目前正在进行物体检测。我已经获得了图像中物体的坐标。我还有图像中物体的基本事实（原始）坐标。现在我想比较一下得到的坐标与原来的坐标。所以有任何方法可以做到这一点。或者任何计算检测精度的方法......提前谢谢..

Answer 1

根据您的需要，有多种方法可以实现这一目标，但在我们的例子中，我们使用修改后的Hausdorff Distance。您可以在filexchange here上找到有效的matlab代码。它相当容易使用。该函数采用2点集并返回距离。

另一种方法，更快，但不太健壮，是相似度的商，定义为两个对象中包含的2 *像素，而不是每个对象中的像素总数。

2*N(a,b) / ( N(a)+N(b) )

其中N是像素数。

用于图形比较的编辑：

我们使用fileexchange呈现函数sc。您可以轻松创建具有2个二进制图像的蒙版。您可以通过在基础事实中添加对象来创建新图像。您可以使用不同的颜色应用蒙版，因此差异将很突出。

Answer 2

对象检测字段（see Pedro Felzenszwalb page）中的人通常使用边界框重叠来测量检测准确性（位置不是所有内容，因为还有一个范围）。公式是

overlap = area(bbox1 & bbox2)/area(bbox1 | bbox2)

其中＆amp;意味着交叉和|意味着工会。请注意，这不需要将两个对象（可能没有很好地定义）中的像素映射为另一个建议的答案。如果边界框的坐标系与最小 - 最大坐标对齐，则可以轻松计算边界框。对于旋转的边界框，您可以fit an ellipse并使用rotateRect类：

RotatedRect rect;
vector<Point2f> pts; // you have to fill out pts
...
rect = fitEllipse(pts);

最后，如果您需要知道某个点是否在多边形内，您可以使用pointPolygonTest。