yolo目标之间距离计算

使用YOLOv7，在同一场景下识别到多个目标A，多个目标B和多个目标C。想得到目标A与目标B和目标C之间的距离，请问该如何实现？

• 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：YOLO目标检测

要计算目标A与目标B和目标C之间的距离，需要先获取它们在图像中的位置信息

boxes, confidences, class_ids = model.detect(image, confThreshold, nmsThreshold)

其中boxes是一个Numpy数组，每一行表示一个检测框的信息，包括左上角和右下角坐标。因此，可以使用以下代码来获取目标A、B和C的位置信息：

# Get detection results for A, B, and C
classA_id = 0  # ID for class A
classB_id = 1  # ID for class B
classC_id = 2  # ID for class C

# Find all detections for class A
classA_detections = boxes[class_ids == classA_id]

# Find all detections for class B
classB_detections = boxes[class_ids == classB_id]

# Find all detections for class C
classC_detections = boxes[class_ids == classC_id]

然后，可以根据目标的位置信息来计算它们之间的距离。一种常用的方法是计算两个目标的中心点之间的欧几里得距离。

import numpy as np

# Calculate distances between A and B detections
if len(classA_detections) > 0 and len(classB_detections) > 0:
    A_center = np.mean(classA_detections[:, :2] + classA_detections[:, 2:], axis=1)
    B_center = np.mean(classB_detections[:, :2] + classB_detections[:, 2:], axis=1)
    AB_distances = np.linalg.norm(A_center - B_center, axis=1)

# Calculate distances between A and C detections
if len(classA_detections) > 0 and len(classC_detections) > 0:
    A_center = np.mean(classA_detections[:, :2] + classA_detections[:, 2:], axis=1)
    C_center = np.mean(classC_detections[:, :2] + classC_detections[:, 2:], axis=1)
    AC_distances = np.linalg.norm(A_center - C_center, axis=1)

在这里，使用np.mean计算了每个目标的中心点，然后使用np.linalg.norm计算中心点之间的欧几里得距离。这将为您提供一个AB_distances数组和一个AC_distances数组，它们分别包含目标A与目标B和目标C之间的距离。