Visualización de IoU en object detection

Detección de objetos

Mario Alexander Vargas Celis

Estudiante

Para visualizar el IoU (Intersection over Union) en detección de objetos, necesitas superponer las cajas (ground truth y predicción) sobre una imagen y mostrar la región de intersección. Aquí te explico cómo hacerlo paso a paso usando matplotlib.

### Código para Visualizar IoU

1. **Dibuja las cajas delimitadoras (bounding boxes)**.

2. **Calcula la región de intersección y dibújala**.

3. **Muestra el valor de IoU en la imagen**.

Aquí tienes un ejemplo de código para visualizar el IoU:


import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patches



def bb\_intersection\_over\_union(boxA, boxB):

&#x20;   \# Coordenadas de la intersección

&#x20;   xA = max(boxA\[0], boxB\[0])

&#x20;   yA = max(boxA\[1], boxB\[1])

&#x20;   xB = min(boxA\[2], boxB\[2])

&#x20;   yB = min(boxA\[3], boxB\[3])

&#x20;  &#x20;

&#x20;   \# Área de la intersección

&#x20;   intersection\_area = max(0, xB - xA) \* max(0, yB - yA)

&#x20;  &#x20;

&#x20;   \# Áreas de las cajas

&#x20;   boxA\_area = (boxA\[2] - boxA\[0]) \* (boxA\[3] - boxA\[1])

&#x20;   boxB\_area = (boxB\[2] - boxB\[0]) \* (boxB\[3] - boxB\[1])

&#x20;  &#x20;

&#x20;   \# Cálculo del IoU

&#x20;   iou = intersection\_area / float(boxA\_area + boxB\_area - intersection\_area)

&#x20;  &#x20;

&#x20;   return iou, (xA, yA, xB, yB)



\# Cajas de ejemplo \[x\_min, y\_min, x\_max, y\_max]

boxA = \[50, 50, 150, 150]  # Ground truth

boxB = \[80, 80, 180, 180]  # Predicción



iou, intersection\_box = bb\_intersection\_over\_union(boxA, boxB)



\# Visualización

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(8, 8))

ax.set\_title(f"IoU: {iou:.2f}")

ax.imshow(np.ones((200, 200, 3)))  # Imagen de fondo (por simplicidad, es un rectángulo blanco)



\# Dibujar la caja ground truth

rectA = patches.Rectangle((boxA\[0], boxA\[1]), boxA\[2] - boxA\[0], boxA\[3] - boxA\[1],

&#x20;                         linewidth=2, edgecolor='g', facecolor='none', label="Ground Truth")

ax.add\_patch(rectA)



\# Dibujar la caja de predicción

rectB = patches.Rectangle((boxB\[0], boxB\[1]), boxB\[2] - boxB\[0], boxB\[3] - boxB\[1],

&#x20;                         linewidth=2, edgecolor='b', facecolor='none', label="Prediction")

ax.add\_patch(rectB)



\# Dibujar la región de intersección

if intersection\_box\[2] > intersection\_box\[0] and intersection\_box\[3] > intersection\_box\[1]:

&#x20;   intersection\_rect = patches.Rectangle((intersection\_box\[0], intersection\_box\[1]),

&#x20;                                         intersection\_box\[2] - intersection\_box\[0],

&#x20;                                         intersection\_box\[3] - intersection\_box\[1],

&#x20;                                         linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='red', alpha=0.3, label="Intersection")

&#x20;   ax.add\_patch(intersection\_rect)



plt.legend(loc='upper right')

plt.show()

### Explicación del Código:

- **bb\_intersection\_over\_union**: Calcula el área de intersección entre dos cajas y devuelve el IoU.

- **matplotlib.patches.Rectangle**: Se utiliza para dibujar las cajas sobre la imagen.

- **Intersección**: Se dibuja con un color diferente para destacar la región de superposición.

### Resultado:

Este código superpone las cajas y muestra visualmente la intersección en rojo, junto con el valor del IoU en el título de la gráfica. Esto es útil para entender visualmente cómo se solapan las predicciones y los valores reales en la detección de objetos.

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