import numpy as np
def nms(predicts, threshold):
for name, bbox in predicts.items():#對每一個類別分別進行NMS；一次讀取一對鍵值（即某個類別的所有框）
bbox_array = np.array(bbox, dtype=np.float)
#下面分別獲取框的左上角坐標（x1竭贩，y1）蚜印，右下角坐標（x2，y2）及此框的置信度留量；這里需要注意的是圖像左上角可以看做坐標點（0,0）窄赋，右下角可以看做坐標點（1,1），也就是說從左往右x值增大楼熄，從上往下y值增大
x1 = bbox_array[:, 0]
y1 = bbox_array[:, 1]
x2 = bbox_array[:, 2]
y2 = bbox_array[:, 3]
scores = bbox_array[:, 4]
order = scores.argsort()[::-1]#argsort函數(shù)返回的是數(shù)組值從小到大的索引值,[::-1]表示取反寝凌。即這里返回的是數(shù)組值從大到小的索引值
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)#當前類所有框的面積(python會自動使用廣播機制，相當于MATLAB中的.*即兩矩陣對應(yīng)元素相乘)孝赫；x1=3,x2=5,習(xí)慣上計算x方向長度就是x=3、4红符、5這三個像素青柄，即5-3+1=3，而不是5-3=2预侯，所以需要加1
keep = []
#按confidence從高到低遍歷bbx致开，移除所有與該矩形框的IoU值大于threshold的矩形框
while order.size > 0:
i = order[0]
keep.append(i)#保留當前最大confidence對應(yīng)的bbx索引
#獲取所有與當前bbx的交集對應(yīng)的左上角和右下角坐標，并計算IoU（注意這里是同時計算一個bbx與其他所有bbx的IoU）
xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])#最大置信度的左上角坐標分別與剩余所有的框的左上角坐標進行比較萎馅，分別保存較大值双戳；因此這里的xx1的維數(shù)應(yīng)該是當前類的框的個數(shù)減1
yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
inter = np.maximum(0.0, xx2-xx1+1) * np.maximum(0.0, yy2-yy1+1)
iou = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)#注意這里都是采用廣播機制，同時計算了置信度最高的框與其余框的IoU
inds = np.where(iou <= threshold)[0]#保留iou小于等于闕值的框的索引值
order = order[inds + 1]#將order中的第inds+1處的值重新賦值給order糜芳；即更新保留下來的索引飒货，加1是因為因為沒有計算與自身的IOU，所以索引相差１峭竣，需要加上
bbox = bbox_array[keep]
predicts_dict[object_name] = bbox.tolist()
#predicts_dict = predicts_dict
return predicts_dict
NMS
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