example-apps/PDD/pcb-defect-detection/libs/box_utils/boxes_utils_backup.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2
   3 from __future__ import absolute_import
   4 from __future__ import division
   5 from __future__ import print_function
   6
   7 import tensorflow as tf
   8
   9 def ious_calu(boxes_1, boxes_2):
  10     '''
  11
  12     :param boxes_1: [N, 4] [xmin, ymin, xmax, ymax]
  13     :param boxes_2: [M, 4] [xmin, ymin. xmax, ymax]
  14     :return:
  15     '''
  16     boxes_1 = tf.cast(boxes_1, tf.float32)
  17     boxes_2 = tf.cast(boxes_2, tf.float32)
  18     xmin_1, ymin_1, xmax_1, ymax_1 = tf.split(boxes_1, 4, axis=1)  # xmin_1 shape is [N, 1]..
  19     xmin_2, ymin_2, xmax_2, ymax_2 = tf.unstack(boxes_2, axis=1)  # xmin_2 shape is [M, ]..
  20
  21     max_xmin = tf.maximum(xmin_1, xmin_2)
  22     min_xmax = tf.minimum(xmax_1, xmax_2)
  23
  24     max_ymin = tf.maximum(ymin_1, ymin_2)
  25     min_ymax = tf.minimum(ymax_1, ymax_2)
  26
  27     overlap_h = tf.maximum(0., min_ymax - max_ymin)  # avoid h < 0
  28     overlap_w = tf.maximum(0., min_xmax - max_xmin)
  29
  30     overlaps = overlap_h * overlap_w
  31
  32     area_1 = (xmax_1 - xmin_1) * (ymax_1 - ymin_1)  # [N, 1]
  33     area_2 = (xmax_2 - xmin_2) * (ymax_2 - ymin_2)  # [M, ]
  34
  35     ious = overlaps / (area_1 + area_2 - overlaps)
  36
  37     return ious
  38
  39
  40 def clip_boxes_to_img_boundaries(decode_boxes, img_shape):
  41     '''
  42
  43     :param decode_boxes:
  44     :return: decode boxes, and already clip to boundaries
  45     '''
  46
  47     with tf.name_scope('clip_boxes_to_img_boundaries'):
  48
  49         # xmin, ymin, xmax, ymax = tf.unstack(decode_boxes, axis=1)
  50         xmin = decode_boxes[:, 0]
  51         ymin = decode_boxes[:, 1]
  52         xmax = decode_boxes[:, 2]
  53         ymax = decode_boxes[:, 3]
  54         img_h, img_w = img_shape[1], img_shape[2]
  55
  56         img_h, img_w = tf.cast(img_h, tf.float32), tf.cast(img_w, tf.float32)
  57
  58         xmin = tf.maximum(tf.minimum(xmin, img_w-1.), 0.)
  59         ymin = tf.maximum(tf.minimum(ymin, img_h-1.), 0.)
  60
  61         xmax = tf.maximum(tf.minimum(xmax, img_w-1.), 0.)
  62         ymax = tf.maximum(tf.minimum(ymax, img_h-1.), 0.)
  63
  64         return tf.transpose(tf.stack([xmin, ymin, xmax, ymax]))
  65
  66
  67 def filter_outside_boxes(boxes, img_h, img_w):
  68     '''
  69     :param anchors:boxes with format [xmin, ymin, xmax, ymax]
  70     :param img_h: height of image
  71     :param img_w: width of image
  72     :return: indices of anchors that inside the image boundary
  73     '''
  74
  75     with tf.name_scope('filter_outside_boxes'):
  76         xmin, ymin, xmax, ymax = tf.unstack(boxes, axis=1)
  77
  78         xmin_index = tf.greater_equal(xmin, 0)
  79         ymin_index = tf.greater_equal(ymin, 0)
  80         xmax_index = tf.less_equal(xmax, tf.cast(img_w, tf.float32))
  81         ymax_index = tf.less_equal(ymax, tf.cast(img_h, tf.float32))
  82
  83         indices = tf.transpose(tf.stack([xmin_index, ymin_index, xmax_index, ymax_index]))
  84         indices = tf.cast(indices, dtype=tf.int32)
  85         indices = tf.reduce_sum(indices, axis=1)
  86         indices = tf.where(tf.equal(indices, 4))
  87         # indices = tf.equal(indices, 4)
  88         return tf.reshape(indices, [-1])
  89
  90
  91 def padd_boxes_with_zeros(boxes, scores, max_num_of_boxes):
  92
  93     '''
  94     num of boxes less than max num of boxes, so it need to pad with zeros[0, 0, 0, 0]
  95     :param boxes:
  96     :param scores: [-1]
  97     :param max_num_of_boxes:
  98     :return:
  99     '''
 100
 101     pad_num = tf.cast(max_num_of_boxes, tf.int32) - tf.shape(boxes)[0]
 102
 103     zero_boxes = tf.zeros(shape=[pad_num, 4], dtype=boxes.dtype)
 104     zero_scores = tf.zeros(shape=[pad_num], dtype=scores.dtype)
 105
 106     final_boxes = tf.concat([boxes, zero_boxes], axis=0)
 107
 108     final_scores = tf.concat([scores, zero_scores], axis=0)
 109
 110     return final_boxes, final_scores