如何获取坐标？（tensorflow标签模型对象检测）

Question

大家好，有人能帮我吗

我想知道矩形坐标

（左上右道指） 我引用这个https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10/blob/master/Object_detection_webcam.py

是否需要使用“盒子”？如何让tensorflow知道哪个是矩形坐标

以下是正确的吗？它需要是int吗？ 左x_=1280*（np.挤压（框[0,0,1]））

y_左=640*（np.挤压（框[0,0,0]））

x_right=1280*（np.挤压（框[0,0,3]））

y_right=640*（np.挤压（框[0,0,2]）） ------------------------------------------------------------------它需要是int吗

左x_=int（圆形（左x_））

y_左=整数（圆形（y_左））

x_right=int（圆形（x_right））

y#u right=#int（圆形（y#u right））

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Answer 1

boxes是一个规范化坐标数组。boxes数组的长度等于检测次数。对于索引i

boxes[i]=[x_left, y_left, x_right, y_right],

其中x_left、y_left、x_right、y_right在区间[0,1]内

如果馈送到模型的图像具有高度H和宽度W，则框的坐标为

x_left = int(W*x_left)
y_left = int(H*y_left)
x_right = int(W*x_right)
y_right = int(H*y_right).