Python 如何将Yolo格式的边界框坐标转换为OpenCV格式

我将对象的

Yolo

格式边界框注释保存在

.txt

文件中。现在我想加载这些坐标并使用

OpenCV

在图像上绘制，但我不知道如何将这些浮点值转换为

OpenCV

格式坐标值

我试过了，但没用，下面是我尝试做的一个示例

编码和输出

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

img = cv2.imread(<image_path>)
dh, dw, _ = img.shape
        
fl = open(<label_path>, 'r')
data = fl.readlines()
fl.close()
        
for dt in data:
            
    _, x, y, w, h = dt.split(' ')
            
    nx = int(float(x)*dw)
    ny = int(float(y)*dh)
    nw = int(float(w)*dw)
    nh = int(float(h)*dh)
            
    cv2.rectangle(img, (nx,ny), (nx+nw,ny+nh), (0,0,255), 1)
            
plt.imshow(img)

---

关于这个话题还有一个问答，在接受的答案下面有一条有趣的评论。底线是，YOLO坐标与图像的中心w.r.t.不同。不幸的是，评论员没有提供Python端口，所以我在这里这样做了：

导入cv2
将matplotlib.pyplot作为plt导入
img=cv2.imread（）
dh，dw，ug=img.shape
fl=打开（，'r'）
数据=fl.读线（）
fl.关闭（）
对于数据中的dt：
#将字符串拆分为浮动
_，x，y，w，h=映射（浮点，dt.分割（“”））
#取自https://github.com/pjreddie/darknet/blob/810d7f797bdb2f021dbe65d2524c2ff6b8ab5c8b/src/image.c#L283-L291
#通过https://stackoverflow.com/questions/44544471/how-to-get-the-coordinates-of-the-bounding-box-in-yolo-object-detection#comment102178409_44592380
l=int（（x-w/2）*dw）
r=int（（x+w/2）*dw）
t=int（（y-h/2）*dh）
b=int（（y+h/2）*dh）
如果l<0：
l=0
如果r>dw-1：
r=dw-1
如果t<0：
t=0
如果b>dh-1：
b=dh-1
cv2.矩形（img，（l，t），（r，b），（0，0，255），1）
plt.imshow（img）
plt.show（）

对于一些Lenna图像，这就是输出，我认为它显示了正确的坐标w.r.t.你的图像：

----------------------------------------
系统信息
----------------------------------------
平台：Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:3.8.5
Matplotlib:3.3.2
OpenCV:4.4.0
----------------------------------------

---

1请对链接的答案和评论进行投票。

nx=int（浮动（x-w/2）*dw）和ny=int（浮动（y-h/2）*dh）

0 0.286972 0.647157 0.404930 0.371237 
0 0.681338 0.366221 0.454225 0.418060