大家好！今天要跟大家分享的是如何用代码实现Intersection over Union（IoU）算法。IoU是计算机视觉领域中一个非常重要的概念，它用于衡量两个物体检测结果之间的重叠程度。为了更好地理解这个概念，我将展示如何通过手写公式来解释IoU的计算过程，然后再给出相应的Python代码实现。🚀

首先，让我们回顾一下IoU的基本公式：

IoU = (A ∩ B) / (A ∪ B)

这里，A和B分别代表两个矩形区域，∩表示交集，∪表示并集。这个公式的含义是两个矩形重叠部分的面积除以它们合并后的总面积。🔍

接下来，我们来看一下如何用Python实现这一公式。下面是一个简单的例子，假设我们有两个矩形，每个矩形由其左上角和右下角坐标定义。我们将使用这些坐标来计算IoU值。💻

```python

def calculate_iou(box_a, box_b):

计算交集矩形

inter_box = [

max(box_a[0], box_b[0]), 左边

max(box_a[1], box_b[1]), 上边

min(box_a[2], box_b[2]), 右边

min(box_a[3], box_b[3]) 下边

]

计算交集面积

inter_area = max(0, inter_box[2] - inter_box[0]) max(0, inter_box[3] - inter_box[1])

计算并集面积

union_area = (box_a[2] - box_a[0]) (box_a[3] - box_a[1]) + \

(box_b[2] - box_b[0]) (box_b[3] - box_b[1]) - \

inter_area

计算IoU

iou = inter_area / union_area

return iou

```

希望这个简单的示例能够帮助你更好地理解和实现IoU算法！如果你有任何问题或建议，请在评论区留言。💬

IoU 计算机视觉 深度学习