Tensorflow中的边界框坐标

时间:2018-07-14 02:03:01

标签: tensorflow coordinates object-detection bounding-box

我对tf.image.draw_bounding_boxes的示例感到困惑

  

框中每个边界框的坐标被编码为[y_min,x_min,y_max,x_max]。边框坐标是[0.0,1.0]相对于基础图像的宽度和高度的浮点数。

     

例如,如果图像为100 x 200像素(高x宽),并且边框为[0.1、0.2、0.5、0.9],则边框的左上角和右下角坐标将为( 40,10)到(100,50)(以(x,y)坐标)。

问题

如何为[0.2, 0.9]x_min到达x_max

如果图像的宽度为200px,并且x_min和x_max分别为40和100,则这些值不应为:

x_min = 40 / 200 # => 0.2
x_max = 100 / 200 # => 0.5

该示例是否应该说x_max值为180(200像素的90%)?

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