非极大值抑制 NMS

非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。

(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;

(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。

(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。

就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。

原文: https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html © 康行天下

 1 typedef struct{
 2     Rect box;
 3     float confidence;
 4     int index;
 5 }BBOX;
 6 
 7 static float get_iou_value(Rect rect1,Rect rect2)
 8 {
 9     int xx1,yy1,xx2,yy2;
10     xx1=max(rect1.x,rect2.x);
11     yy1=max(rect1.y,rect2.y);
12     xx2=min(rect1.x+rext1.width-1,rect2.x+rect2.width-1);
13     yy2=min(rect1.y+rect1.height-1,rect2.y+rect2.height-1);
14     
15     int insection_width,insection_height;
16     insection_width=max(0,xx2-xx1+1);
17     insection_height=max(0,yy2-yy1+1);
18 
19     float insection_area,uniion_area,iou;
20     insection_area=float(insection_width)*insection_height;
21     union_area=float(rect1.width*rect1.height+rect2.width*rect2.height-insection_area);
22     iou=insection_area/union_area;
23     return iou;
24 }
25 
26 void nms_boxes(vector<Rect> &boxes,vector<float>&confidences,float confThreshold,float nmsThreshold,vector<int> &indices)
27 {
28     BBOX bbox;
29     vector<BBOX> bboxes;
30     int i,j;
31     for(i=0;i<boxes.size();i++)
32     {
33         bbox.box=boxes[i];
34         bbox.confidence=confidences[i];
35         bbox.index=i;
36         bboxes.push_back(bbox);
37     }
38     sort(bboxes.begin(),bboxes.end());//sort by confidence
39     int updated_size=bboxes.size();
40     for(i=0;i<updates_size;i++)
41     {
42         if(bboxes[i].confidence<confThreshold)
43             continue;
44         indices.push_back(bboxes[i].index);
45         for(j=i+1;j<updated_size;j++)
46         {
47             float iou=get_iou_value(bboxes[i].box,bboxes[j].box);
48             if(iou>numThreshold)
49             {
50                 bboxes.erase(bboxes.begin()+j);
51                 updated_size=bboxes.size();
52             }
53         }
54     }
55 }