在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：
1. 两个矩形的宽之和减去组合后的矩形的宽就是重叠矩形的宽，同比重叠矩形的高
2. 右下角的minx减去左上角的maxx就是重叠矩形的宽，同比高
然后 IOU = 重叠面积 / （两矩形面积和—重叠面积）
然，不规则四边形就不能通过这种方式来计算，找了好久数学资料，还是没找到答案（鄙人数学渣渣），最后看了白翔老师的textBoxes++论文源码后，知道python的shapely包可以直接做到，下面给出的代码和注释：
import numpy as np import shapely from shapely.geometry import Polygon,MultiPoint #多边形 line1=[2,0,2,2,0,0,0,2] #四边形四个点坐标的一维数组表示，[x,y,x,y....] a=np.array(line1).reshape(4, 2) #四边形二维坐标表示 poly1 = Polygon(a).convex_hull #python四边形对象，会自动计算四个点，最后四个点顺序为：左上 左下 右下 右上 左上 print(Polygon(a).convex_hull) #可以打印看看是不是这样子 line2=[1,1,4,1,4,4,1,4] b=np.array(line2).reshape(4, 2) poly2 = Polygon(b).convex_hull print(Polygon(b).convex_hull) union_poly = np.concatenate((a,b)) #合并两个box坐标，变为8*2 #print(union_poly) print(MultiPoint(union_poly).convex_hull) #包含两四边形最小的多边形点 if not poly1.intersects(poly2): #如果两四边形不相交 iou = 0 else: try: inter_area = poly1.intersection(poly2).area #相交面积 print(inter_area) #union_area = poly1.area + poly2.area - inter_area union_area = MultiPoint(union_poly).convex_hull.area print(union_area) if union_area == 0: iou= 0 #iou = float(inter_area) / (union_area-inter_area) #错了 iou=float(inter_area) / union_area # iou=float(inter_area) /(poly1.area+poly2.area-inter_area) # 源码中给出了两种IOU计算方式，第一种计算的是: 交集部分/包含两个四边形最小多边形的面积 # 第二种： 交集 / 并集（常见矩形框IOU计算方式） except shapely.geos.TopologicalError: print('shapely.geos.TopologicalError occured, iou set to 0') iou = 0 print(a) print(iou)具体原理还没弄明白，还在研究中，研究完再给出来（当然数学渣渣能不能研究出来有待商榷*—*）
如果该博客对你有用，点个赞（*—*）
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