Visualización de IoU en object detection

Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

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Visualización de IoU en object detection

Curso de Detección y Segmentación de Objetos con TensorFlow

Clase 5 de 31

Clase 5 / 31

Mario Alexander Vargas Celis

Hace 2 años

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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