import numpy as np

def py_cpu_nms(dets, thresh):
    #首先數(shù)據(jù)賦值和計算對應矩形框的面積
    #dets的數(shù)據(jù)格式是dets[[xmin,ymin,xmax,ymax,scores]....]
 
    x1 = dets[:,0]
    y1 = dets[:,1]
    x2 = dets[:,2]
    y2 = dets[:,3]
    areas = (y2-y1+1) * (x2-x1+1)
    scores = dets[:,4]
    print('areas  ',areas)
    print('scores ',scores)
 
    #這邊的keep用于存放，NMS后剩余的方框
    keep = []
    
    #取出分數(shù)從大到小排列的索引馋嗜。.argsort()是從小到大排列探入，[::-1]是列表頭和尾顛倒一下悼沈。
    index = scores.argsort()[::-1]
    print(index) 
    #上面這兩句比如分數(shù)[0.72 0.8  0.92 0.72 0.81 0.9 ]    
    #  對應的索引index[  2   5    4     1    3   0  ]記住是取出索引导匣，scores列表沒變果正。
    
    #index會剔除遍歷過的方框养筒，和合并過的方框试躏。 
    while index.size >0:
        print(index.size)
        #取出第一個方框進行和其他方框比對帜消，看有沒有可以合并的
        i = index[0]       # every time the first is the biggst, and add it directly
        
        #因為我們這邊分數(shù)已經(jīng)按從大到小排列了棠枉。
        #所以如果有合并存在，也是保留分數(shù)最高的這個泡挺，也就是我們現(xiàn)在那個這個
        #keep保留的是索引值辈讶，不是具體的分數(shù)。     
        keep.append(i)
        print(keep)
        print('x1',x1[i])
        print(x1[index[1:]])
 
        #計算交集的左上角和右下角
        #這里要注意娄猫，比如x1[i]這個方框的左上角x和所有其他的方框的左上角x的
        x11 = np.maximum(x1[i], x1[index[1:]])    # calculate the points of overlap 
        y11 = np.maximum(y1[i], y1[index[1:]])
        x22 = np.minimum(x2[i], x2[index[1:]])
        y22 = np.minimum(y2[i], y2[index[1:]])
        
        print(x11,y11,x22,y22)
        #這邊要注意贱除，如果兩個方框相交生闲，X22-X11和Y22-Y11是正的。
        #如果兩個方框不相交月幌，X22-X11和Y22-Y11是負的碍讯，我們把不相交的W和H設為0.
        w = np.maximum(0, x22-x11+1)    
        h = np.maximum(0, y22-y11+1)    
       
        #計算重疊面積就是上面說的交集面積。不相交因為W和H都是0扯躺，所以不相交面積為0
        overlaps = w*h
        print('overlaps is',overlaps)
        
        #這個就是IOU公式（交并比）捉兴。
        #得出來的ious是一個列表，里面擁有當前方框和其他所有方框的IOU結果录语。
        ious = overlaps / (areas[i]+areas[index[1:]] - overlaps)
        print('ious is',ious)
        
        #接下來是合并重疊度最大的方框倍啥，也就是合并ious中值大于thresh的方框
        #我們合并的操作就是把他們剔除，因為我們合并這些方框只保留下分數(shù)最高的澎埠。
        #我們經(jīng)過排序當前我們操作的方框就是分數(shù)最高的虽缕，所以我們剔除其他和當前重疊度最高的方框
        #這里np.where(ious<=thresh)[0]是一個固定寫法。
        idx = np.where(ious<=thresh)[0]
        print(idx)
 
        #把留下來框在進行NMS操作
        #這邊留下的框是去除當前操作的框蒲稳，和當前操作的框重疊度大于thresh的框
        #每一次都會先去除當前操作框氮趋，所以索引的列表就會向前移動移位，要還原就+1弟塞，向后移動一位
        index = index[idx+1]   # because index start from 1
        print(index)
    return keep


def soft_nms(dets,thre):
    if method == 1: # linear 
        if ov > Nt: 
            weight = 1 - ov 
        else: 
            weight = 1 
        elif method == 2: # gaussian 
            weight = np.exp(-(ov * ov)/sigma) 
                else: # original NMS 
                    if ov > Nt: 
                        weight = 0 
                    else: 
                        weight = 1 # re-scoring 修改置信度 

    boxes[pos, 4] = weight*boxes[pos, 4]