判断检测框是否在感兴趣区域(ROI)内
在计算机视觉和图像处理中,我们经常需要确定一个矩形检测框是否位于一个特定的感兴趣区域(Region of Interest, ROI)内。这个ROI可以是一个多边形,而检测框则是一个矩形。本文将探讨如何判断一个矩形是否完全位于一个多边形内,并提供Python和C++的实现代码。
原理
要判断一个矩形是否在多边形内,我们可以采用以下步骤:
- 点在多边形内的判断:首先,我们需要一个算法来判断一个点是否在多边形内。这可以通过射线法(Ray Casting Algorithm)实现,即从该点向任意方向画一条射线,计算这条射线与多边形各边的交点数。如果交点数为奇数,则点在多边形内;如果为偶数,则点在多边形外。
- 矩形与多边形的碰撞检测:对于矩形,我们可以将其四个顶点分别作为点,使用上述算法判断这些点是否都在多边形内。如果所有顶点都在多边形内,则矩形完全在多边形内。
代码
导入需要的包
import matplotlib.path as mpath
import numpy as np
# 绘制矩形和多边形
import matplotlib.pyplot as plt
判断矩形是否在多边形内
def is_point_in_polygon(x, y, polygon):
path = mpath.Path(polygon)
return path.contains_point((x, y))
def is_rectangle_in_polygon(x, y, width, height, polygon):
# 矩形的四个顶点
vertices = [
(x, y),
(x + width, y),
(x + width, y + height),
(x, y + height)
]
# 检查所有顶点是否都在多边形内
return all([is_point_in_polygon(vertex[0], vertex[1], polygon) for vertex in vertices])
写一个例子测试
# 多边形顶点
polygon = np.array([[0, 0], [12, 0], [6, 10], [0, 10]])
# 矩形的位置和大小
x, y, width, height = -20, 6, 4, 4
# 判断矩形是否在多边形内
if is_rectangle_in_polygon(x, y, width, height, polygon):
print("矩形在多边形内")
else:
print("矩形不在多边形内")
绘制可视化图
# 绘制可视化图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(polygon[:, 0], polygon[:, 1], 'b')
ax.add_patch(plt.Rectangle((x, y), width, height, edgecolor='r', facecolor='none'))
ax.axis('equal')
plt.show()
强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。国产化人工智能“产学 研用”一体化创新模式 在行业的建立,将大大提升当地政府人工智能形象。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。
项目基于springboot2.7.4+mybatisplus+vue2+mysql5.7开发,采用前后端分离的设计模式,提高系统的性能和可扩展性。同时,系统还采用了多种优化技术,如缓存、压缩等,以提高系统的响应速度和资源利用率。智能视觉平台和视频边缘盒子,用于设备不安全状态和人的不安全行为的监测和预警,降低安全风险,保障安全生产。
AI视频监控平台具有强大的功能和良好的可扩展性,轻松调用高精度、毫秒级识别的算法,并快速实现云边端多硬件部署上线适用于各种场景的视频监控和AI计算需求。如果您对该平台感兴趣或需要进一步了解相关信息,请随时联系我们。