nms（non maximum suppression），中文名非極大值抑制，在很多計算機視覺任務中都有廣泛應用，如：邊緣檢測、目標檢測等。
這裡主要以人臉檢測中的應用為例，來說明nms，並給出matlab和c++示例程式。
人臉檢測的一些概念
（1）絕大部分人臉檢測器的核心是分類器，即給定乙個尺寸固定，分類器判斷是或者不是人臉；
（2）將分類器進化為檢測器的關鍵是：在原始影象上從多個尺度產生視窗，並resize到固定尺寸，然後送給分類器做判斷。最常用的方法是滑動視窗。
以下圖為例，由於滑動視窗，同乙個人可能有好幾個框(每乙個框都帶有乙個分類器得分)
而我們的目標是乙個人只保留乙個最優的框：
於是我們就要用到非極大值抑制，來抑制那些冗餘的框：抑制的過程是乙個迭代-遍歷-消除的過程。
（1）將所有框的得分排序，選中最高分及其對應的框：
（2）遍歷其餘的框，如果和當前最高分框的重疊面積(iou)大於一定閾值，我們就將框刪除。
（3）從未處理的框中繼續選乙個得分最高的，重複上述過程。
非極大值抑制
參考 思想 1.將每乙個檢測框的得分值排序，得到得分值最大的檢測框，將該檢測框記錄下來 2.然後其他計算所有的檢測框與該框的iou，將iou大於閾值的檢測框去除，iou小於閾值的認為是不同的目標，則保留 3.對剩下的檢測框繼續做上述的處理 import numpy as np def py cpu ...
非極大值抑制
在進行目標檢測的時候，當多個方框都 到同乙個目標的時候，我們需要去除iou小的方框，原始碼如下 def nms boxes,threshold,method union param boxes n,9 x1,y1,x2,y2,score,offset x1,offset y1,offset x2,o...
非極大值抑制 非極大值抑制NMS的python實現
首先資料賦值和計算對應矩形框的面積 arr的資料格式是arr xmin,ymin,xmax,ymax,scores x1 arr 0 y1 arr 1 x2 arr 2 y2 arr 3 score arr 4 所有矩形框的面積 areas x2 x1 1 y2 y1 1 取出分數從大到小排列的索引...