python将目标识别的框分组

Question

python将目标识别的框分组，按y轴和x轴分组，将第一行左边3个作为一个分组，第一行右边两个作为一个分组，中间两个作为一个分组，左下角作为一个分组
原图

要求

Answer 1

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基于你的要求，大致可以实现如下：

目标识别框分组算法

由于你提供的信息比较模糊，但是我们可以尝试使用以下方法：

1. 使用 OpenCV 的 findContours 函数将图像中的每个目标识别框识别出来。
2. 使用 numpy 库创建一个二维数组，用于存储框的信息，例如中心坐标、宽度、高度等。
3. 使用 scipy 库中的 sort 函数对框按 y 轴坐标进行排序，得到一个按照 y 轴排序的数组。
4. 根据你的要求，将第一行左边 3 个框作为一个分组，第一行右边 2 个框作为一个分组，中间 2 个框作为一个分组，左下角作为一个分组。
5. 使用 matplotlib 库绘制分组后的结果。

以下是核心代码：

import cv2
import numpy as np
from scipy import sort
import matplotlib.pyplot as plt

# 从 OpenCV 中读取图像
img = cv2.imread('原图.jpg')

# 使用 findContours 将目标识别框识别出来
contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建一个二维数组存储框的信息
boxes = np.zeros((len(contours), 4))

# 对框进行排序，按照 y 轴坐标
y_sorted_contours = sort.cenums(contours, key=lambda x:cv2.boundingRect(x)[1])

# 基于你提供的要求，将框分组
groups = []
left_groups = y_sorted_contours[:3]
right_groups = y_sorted_contours[3:5]
mid_groups = y_sorted_contours[5:7]
bottom_left = y_sorted_contours[-1:]
groups.extend([left_groups, right_groups, mid_groups, bottom_left])

# 使用 Matplotlib 绘制分组后的结果
for i, group in enumerate(groups):
    for box in group:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(box)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    plt.subplot(1, 4, i+1)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.title(f'Group {i+1}')
    plt.axis('off')

plt.show()

请注意，这个代码只是大致实现了分组的目标，可能需要根据具体的图像调整参数。