文档反馈

问题文档片段

问题文档片段包含公式时，显示为空格。

提交类型

issue

有点复杂...

找人问问吧。

PR

小问题，全程线上修改...

一键搞定！

请选择提交类型

问题类型

规范和低错类

- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

请选择问题类型

问题描述

点击输入详细问题描述，以帮助我们快速定位问题。

提交

文档反馈

mindspore.ops.check_valid

mindspore.ops.check_valid(bboxes, img_metas)

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 $(x0,x1)$ 和两个纵坐标点 $(y0,y1)$ 表示。 img_metas 提供了原始图片的信息，包含 $(height,width,ratio)$ 三个参数，用于指定图片的有效边界。 当满足：

$x0>=0$

$y0>=0$

$x1<=width\ast ratio-1$

$y1<=height\ast ratio-1$

时，认为检查边界框在图片内。

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： $x0<=x1$， $y0<=y1$， img_metas 中的信息 $(height,width,ratio)$ 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 $(x0,y0,x1,y1)$ 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 $(height,width,ratio)$ ，指定有效边界为 $(height\ast ratio-1,width\ast ratio-1)$ 。数据类型必须是float16或float32。

返回：

Tensor，shape为 $(N,)$ ，类型为bool，需要指出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]