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hukaixuan19970627
关于poly2rbox中转长边表示法的问题
大佬，您好！我对poly2rbox中转长边表示法有些疑惑： 我做了两个测试用例，测试这个函数： poly2rbox(polys, num_cls_thata=180, radius=6.0, use_pi=True, use_gaussian=True)
例1：对应图中上半部分 polys = np.array([[0.5, 0, 2.232, 1, 1.732, 1.866, 0, 0.866]]) 用代码计算出来的结果如下： cx = 1.116, cy = 0.933, w = 2.0, h = 1.0, angle = 60.0, theta = -pi / 6 我根据定义计算出来的结果如下： cx = 1.116, cy = 0.933, w = 2.0, h = 1.0, angle = 120.0, theta = pi / 6
例2：对应图中下半部分 polys = np.array([[1.732, 0, 2.232, 0.866, 0.5, 1.866, 0, 1]]) 用代码计算出来的结果如下： cx = 1.116, cy = 0.933, w = 2.0, h = 1.0, angle = 120.0, theta = pi / 6 我根据定义计算出来的结果如下： cx = 1.116, cy = 0.933, w = 2.0, h = 1.0, angle = 60.0, theta = -pi / 6
我的环境中numpy==1.23.3，opencv-python==4.6.0.66，是符合requirements.txt中的要求的（numpy>=1.18.5，opencv-python>=4.5.4）。
我查看了最小外切矩形的计算结果，与OpenCV4.5.1之后的OpenCV表示法是一致的；
请问大佬，是我的理解有问题吗？还是代码确实有误呢？谢谢您！
您好，打扰您了。我想问一下，这个项目更新之后使用的是DOTA数据集格式进行训练。那么现在旋转物体标注方式是不是就是八参数法了(还是说是DOTA格式的任意四边形法)，后续的旋转检测优化是不是就是基于八参数法进行的了。还是说使用DOTA格式进行训练和使用YOLO格式训练一样，都是基于五参数法(长边表示法)进行旋转检测优化的呀
您好，打扰您了。我想问一下，这个项目更新之后使用的是DOTA数据集格式进行训练。那么现在旋转物体标注方式是不是就是八参数法了(还是说是DOTA格式的任意四边形法)，后续的旋转检测优化是不是就是基于八参数法进行的了。还是说使用DOTA格式进行训练和使用YOLO格式训练一样，都是基于五参数法(长边表示法)进行旋转检测优化的呀
您好！这个项目准备的label格式是8参数，加载训练数据前会将利用最小外切矩形将4点坐标坐标转化成五参数法(长边表示法)，然后用于训练。
您好，打扰您了。我想问一下，这个项目更新之后使用的是DOTA数据集格式进行训练。那么现在旋转物体标注方式是不是就是八参数法了(还是说是DOTA格式的任意四边形法)，后续的旋转检测优化是不是就是基于八参数法进行的了。还是说使用DOTA格式进行训练和使用YOLO格式训练一样，都是基于五参数法(长边表示法)进行旋转检测优化的呀
您好！这个项目准备的label格式是8参数，加载训练数据前会将利用最小外切矩形将4点坐标坐标转化成五参数法(长边表示法)，然后用于训练。
好的，谢谢您
请问下，作者似乎对排坑后的DOTA格式转YOLO格式代码修改并上传了，是把脚本文件名改为poly2rbox了吗？直接用opencv里的最小外切矩形是不是还会有作者说的问题。
请问下，作者似乎对排坑后的DOTA格式转YOLO格式代码修改并上传了，是把脚本文件名改为poly2rbox了吗？直接用opencv里的最小外切矩形是不是还会有作者说的问题。
您说得是那个代码呢？ 我提issue的部分，是将数据集中labelTxt中的旋转框4点坐标转换成角度，用于模型学习的那一块。
感谢您的回复，这个问题我已经解决了
---原始邮件--- 发件人: "Xue @.> 发送时间: 2024年4月30日(周二) 中午1:58 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [hukaixuan19970627/yolov5_obb] 关于poly2rbox中转长边表示法的问题 (Issue #625)
请问下，作者似乎对排坑后的DOTA格式转YOLO格式代码修改并上传了，是把脚本文件名改为poly2rbox了吗？直接用opencv里的最小外切矩形是不是还会有作者说的问题。
您说得是那个代码呢？ 我提issue的部分，是将数据集中labelTxt中的旋转框4点坐标转换成角度，用于模型学习的那一块。
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