selectStrongestBboxMulticlass
从重叠的簇中选择最强的多类包围框
语法
描述
selectedBboxes= selectStrongestBboxMulticlass (bboxes，分数，标签）bboxes输入，仅当它们具有相同的类标签时。
［另外，返回与所选边界框关联的分数、标签和索引。selectedBboxes，selectedScores，selectedLabels，指数) = selectStrongestBboxMulticlass (bboxes，分数，标签）
［＿＿＿) = selectStrongestBboxMulticlass (＿＿＿，使用一个或多个指定的附加选项名称,值）名称,值对参数。
例子
使用人员检测器在包围盒上运行多类非最大抑制
使用两种不同的模型创建检测器。这些将用于生成多类检测结果。
detectorInria = peopleDetectorACF (inria - 100 x41的）;detectorCaltech = peopleDetectorACF (“caltech-50x21”）;
应用探测器。
我= imread (“visionteam1.jpg”）;[bboxesInria, scoresInria] =检测(detectorInria,我,“SelectStrongest”、假);[bboxesCaltech, scoresCaltech] =检测(detectorCaltech,我,“SelectStrongest”、假);
为每个检测器的结果创建分类标签。
labelsInria = repelem (“法国”元素个数(scoresInria), 1);labelsInria =分类(labelsInria, {“法国”，加州理工学院的}）;labelsCaltech = repelem (“加州理工学院”元素个数(scoresCaltech), 1);labelsCaltech =分类(labelsCaltech, {“法国”，加州理工学院的}）;
将所有检测器的结果合并为多类检测结果。
allBBoxes = [bboxesInria; bboxesCaltech];allScores = [scoresInria; scoresCaltech];allLabels = [labelsInria; labelsCaltech];
运行多类非最大抑制。
(bboxes、分数、标签)= selectStrongestBboxMulticlass (allBBoxes、allScores allLabels,．．.“RatioType”，“最小值”，“OverlapThreshold”, 0.65);
注释中发现的人。
注释=字符串(标签)+”:“+字符串(分数);我= insertObjectAnnotation (,“矩形”、bboxes cellstr(注释);imshow (I)标题(“被检测的人、分数和标签”）
输入参数
bboxes- - - - - -边界框
米4矩阵|米5矩阵
边框，指定为米4或米- × 5非稀疏数值矩阵。米为包围框的数目。矩阵的每一行都将边界框定义为轴对齐矩形或旋转矩形。该表描述了每个边界框的格式。
| 边界框 | 描述 |
|---|---|
| Axis-aligned矩形 | 在像素坐标中定义为米-乘4的数字矩阵，列的形式[xywh),地点:
|
| 旋转的矩形 | 在空间坐标中定义为米-乘5的数字矩阵，其行形式为[xctryctrxlenylen偏航),地点:
|
数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32
分数- - - - - -信心得分
米1的向量
与输入边界框对应的置信度得分，指定为米1的向量。的selectStrongestBboxMulticlass函数使用greedy NMS消除重叠的边界框，并将置信度评分与框关联。分数越高，表示保持边界框的信心越高。的分数输入必须是实数、有限和非稀疏的。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32
标签- - - - - -标签
米1分类向量|米1数字矢量
与输入边界框对应的标签，指定为米-by-1类别或数字向量。
数据类型:单|双|int8|int16|int32|uint8|uint16|uint32|分类
名称-值参数
指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．
“RatioType”，“联盟”设置“RatioType”财产“联盟”．
RatioType- - - - - -边界框重叠比分母
“联盟”(默认)|“最小值”
比率类型，指定为字符向量“联盟”或“最小值”．
设置比率类型为
“联盟”以求两者交点面积的比值bboxA和bboxB，除以两者结合的面积。设置比率类型为
“最小值”以求两者交点面积的比值bboxA和bboxB，除以两个边界框的最小面积。
数据类型:字符
OverlapThreshold- - - - - -重叠率阈值
０．５(默认)|范围[0 1]内的标量
重叠率阈值，指定为逗号分隔对，由'OverlapThreshold和范围为[0 1]的标量。当重叠率超过阈值时，函数移除参考框周围的边界框。降低阈值以减少选定的包围框的数量。但是，如果阈值降低太多，可能会消除图像中表示彼此接近的对象的框。
数据类型:单|双
NumStrongest- - - - - -最强的箱子的最大数量
正(默认)|积极的标量
最强框的最大数量，指定为逗号分隔对，由“NumStrongest”和正或者一个正标量。当您有关于最大箱子数量的先验知识时，使用此参数可以减少处理时间。将值设置为正选择所有最强的、不重叠的包围框。
当标签输入包含分类标签，您还可以指定一个向量，该向量包含标签输入中每个类别的最强框的最大数量。指定向量的长度必须等于标签中的类别数。
输出参数
扩展功能
你也可以从以下列表中选择一个网站:
