使用Python生成一组包含20个 边界框（unique_boxes）的数据集

要生成包含20个 边界框的数据集，可以使用Python的random模块来生成随机的坐标值，并使用set数据结构来确保生成的边界框是 的。

下面是一个生成包含20个 边界框的数据集的示例代码：

import random

def generate_unique_boxes(num_boxes):
    unique_boxes = set()
    while len(unique_boxes) < num_boxes:
        x = random.randint(0, 100)
        y = random.randint(0, 100)
        width = random.randint(0, 100)
        height = random.randint(0, 100)
        unique_boxes.add((x, y, width, height))
    return list(unique_boxes)

在上述代码中，我们定义了一个generate_unique_boxes函数，它接受一个参数num_boxes表示要生成的边界框数量。

在函数内部，我们使用一个while循环来不断生成随机的边界框，直到生成的边界框数量达到指定的数量。通过使用set数据结构，我们可以确保生成的边界框是 的，因为set只能容纳不重复的元素。

每个边界框由四个随机数构成：x坐标，y坐标，宽度和高度。在这个示例中，我们假设坐标、宽度和高度的范围都是0到100之间的整数。

最后，我们将 的边界框转换成一个列表，并将其作为函数的返回值。

下面是一个使用示例，生成包含20个 边界框的数据集并打印出来：

unique_boxes = generate_unique_boxes(20)
for i, box in enumerate(unique_boxes):
    print(f"Box {i+1}: {box}")

运行上述代码，你将得到类似以下输出：

Box 1: (58, 79, 85, 25)
Box 2: (95, 5, 34, 59)
Box 3: (77, 90, 62, 36)
...
Box 20: (14, 76, 56, 82)

这样你就可以使用生成的数据集进行边界框相关的任务，比如目标检测、图像分割等。