mindspore.ops.check_valid

mindspore.ops.check_valid(bboxes, img_metas)[源代码]

检查边界框是否在图片内。

bboxes 里包含了多组边界框，每一组边界框用两个横坐标点 $(x 0, x 1)$ 和两个纵坐标点 $(y 0, y 1)$ 表示。 img_metas 提供了原始图片的信息，包含 $(h e i g h t, w i d t h, r a t i o)$ 三个参数，用于指定图片的有效边界。当满足：

$x 0 >= 0$

$y 0 >= 0$

$x 1 <= w i d t h * r a t i o - 1$

$y 1 <= h e i g h t * r a t i o - 1$

时，认为边界框在图片内。

警告

由 bboxes 指定的边界框和由 img_metas 指定的图片信息需要是有效的，即： $x 0 <= x 1$ ， $y 0 <= y 1$ ， img_metas 中的信息 $(h e i g h t, w i d t h, r a t i o)$ 均为正数。

参数：

bboxes (Tensor) - shape大小为 $(N, 4)$ 。 $N$ 表示边界框的数量， 4 表示 $(x 0, y 0, x 1, y 1)$ 四个坐标点。数据类型必须是float16或float32。
img_metas (Tensor) - 原始图片的信息 $(h e i g h t, w i d t h, r a t i o)$ ，指定有效边界为 $(h e i g h t * r a t i o - 1, w i d t h * r a t i o - 1)$ 。数据类型必须是float16或float32。

返回：

Tensor，shape为 $(N,)$ ，类型为bool，表示边界框是否在图片内。True 表示在，False 表示不在。

异常：

TypeError - 如果 bboxes 或者 img_metas 不是Tensor。
TypeError - 如果 bboxes 或者 img_metas 的数据类型既不是float16，也不是float32。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> bboxes = Tensor(np.linspace(0, 6, 12).reshape(3, 4), mindspore.float32)
>>> img_metas = Tensor(np.array([2, 1, 3]), mindspore.float32)
>>> output = ops.check_valid(bboxes, img_metas)
>>> print(output)
[ True False False]