如何将边框(x1，y1，x2，y2)转换为YOLO样式(X，Y，W，H)

将边框（x1，y1，x2，y2）转换为YOLO样式（X，Y，W，H）涉及到目标检测中两种不同的坐标表示方法。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它使用归一化的坐标来表示目标框。

基础概念

1. 边框坐标（x1，y1，x2，y2）：
   • x1 和 y1 是目标框左上角的坐标。
   • x2 和 y2 是目标框右下角的坐标。

• YOLO坐标（X，Y，W，H）：
  • X 和 Y 是目标框中心的归一化坐标。
  • W 和 H 是目标框的宽度和高度，也是归一化的。

转换公式

假设图像的宽度为 img_width，高度为 img_height，目标框的宽度为 width = x2 - x1，高度为 height = y2 - y1。

1. 计算中心点坐标： [ X = \frac{x1 + x2}{2 \cdot img_width} ] [ Y = \frac{y1 + y2}{2 \cdot img_height} ]
2. 计算宽度和高度： [ W = \frac{x2 - x1}{img_width} ] [ H = \frac{y2 - y1}{img_height} ]

示例代码

以下是一个Python示例代码，展示了如何进行这种转换：

def convert_bbox_to_yolo(x1, y1, x2, y2, img_width, img_height):
    # 计算中心点坐标
    X = (x1 + x2) / (2 * img_width)
    Y = (y1 + y2) / (2 * img_height)
    
    # 计算宽度和高度
    W = (x2 - x1) / img_width
    H = (y2 - y1) / img_height
    
    return X, Y, W, H

# 示例使用
x1, y1, x2, y2 = 100, 150, 300, 400
img_width, img_height = 800, 600
X, Y, W, H = convert_bbox_to_yolo(x1, y1, x2, y2, img_width, img_height)
print(f"YOLO Coordinates: ({X}, {Y}, {W}, {H})")

应用场景

这种转换在目标检测任务中非常常见，特别是在使用YOLO等基于归一化坐标的算法时。它使得模型能够更容易地处理和预测目标框的位置。

参考链接

• YOLOv5 Documentation

通过上述方法，你可以将传统的边框坐标转换为YOLO样式坐标，从而在目标检测任务中使用。