如何使用 mask-RCNN 在 python 中计算（x，y）（质心）和掩码的宽度和高度？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何使用 mask-RCNN 在 python 中计算（x，y）（质心）和掩码的宽度和高度？

【英文标题】：How can I calculate the (x,y) (centroid) and the width and height of a mask in python using mask-RCNN?

【发布时间】：2022-01-24 00:33:43

【问题描述】：

我正在研究一个 mask-RCNN 模型，在该模型中我检测不同鸡（健康和生病）的头部和身体。我能够检测到头部和身体，但现在我想找到（随机测试图像的）面具的（x，y）质心坐标，以便根据头部和身体的相对位置。

我正在使用https://github.com/victorpujolle/Tomato_detection 模型对我的自定义数据进行一些编辑。有谁知道我该如何计算？

这张图片解释了这个过程：

【问题讨论】：

请澄清您的具体问题或提供其他详细信息以准确突出您的需求。正如目前所写的那样，很难准确地说出你在问什么。

【参考方案1】：

center of mass formula 可能是解决此问题的最佳方法

cm = \sum_i m_i*x_i / m_i

对于一维，它会是这样的：

[nav] In [1]: m = np.zeros(101) # include 100

[ins] In [2]: m[50:101] = 1

[ins] In [3]: x = np.arange(len(m))

[ins] In [4]: (m*x).sum()/m.sum()
Out[26]: 75.0

2-D其实是一样的，因为x和y是独立的

[ins] In [1]: m = np.zeros((2, 101))

[ins] In [2]: m[0,0:26] = 1

[ins] In [3]: m[1,75:101] = 1

[ins] In [4]: plt.matshow(m)  # view the generated mask

[ins] In [5]: x, y = np.meshgrid(range(m.shape[1]), range(m.shape[0]))

[ins] In [6]: (m*x).sum()/m.sum()
Out[63]: 50.0

[ins] In [7]: (m*y).sum()/m.sum()
Out[65]: 0.5

【讨论】：

谢谢@benh。您能否详细说明您的答案？