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matrix_iof 的意思是裁剪后的roi除以boxes,有全覆盖的则留下。

roi是裁剪后的，boxes是原来的框。

rect1 = [1, 1, 3, 5]    # (top, left, bottom, right)    rect2 = [1, 1, 3, 3]    boxes = np.array([rect1])    roi = np.array([rect2])    #    value = matrix_iof(boxes,roi)    print(value)    flag = (value >= 1)    if not flag.any():        print("no good")

增强的原理是，裁剪大图，变成小图，如果还有目标，则ok。

scale = random.uniform(0.6, 1.0)

是裁剪后的图还是比较大，这样就不会放大，增强小目标检测，对大目标检测没帮助。

import numpy as np#相交面积除以a面积def matrix_iof(a, b):    """    return 相交面积除以a面积    """    lt = np.maximum(a[:, :2], b[:, :2]) #x1 y1 最大值    rb = np.minimum(a[:, 2:], b[:, 2:])# x2 y2 最小值    area_i = np.prod(rb - lt, axis=1) * (lt < rb).all(axis=

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