使用Python和ObjectDetectionProtos中anchor_generator_pb2模块生成20个随机锚点

首先，您需要安装tensorflow和tensorflow-object-detection-api库来使用anchor_generator_pb2模块。

tensorflow是一个广泛使用的深度学习库，而tensorflow-object-detection-api则是一个为目标检测任务提供了大量功能和工具的库。

在开始之前，请确保您已经正确安装这两个库，并将tensorflow-object-detection-api相应的文件夹添加到您的项目路径中。

下面是一个示例代码，它会使用anchor_generator_pb2模块生成20个随机锚点，并将它们打印出来：

import tensorflow as tf
from object_detection.protos import anchor_generator_pb2
import random

def generate_random_anchors(num_anchors):
    # 创建一个 AnchorGenerator 的protocol buffer对象
    anchor_generator = anchor_generator_pb2.AnchorGenerator()

    # 随机生成一些锚点坐标
    for _ in range(num_anchors):
        anchor_box = anchor_generator_pb2.AnchorGenerator.RelativeAnchorBox()
        anchor_box.width = random.uniform(0, 1)
        anchor_box.height = random.uniform(0, 1)
        anchor_generator.relative_anchor_boxes.append(anchor_box)

    # 返回锚点坐标列表
    return anchor_generator

if __name__ == '__main__':
    # 生成20个随机锚点
    num_anchors = 20
    anchors = generate_random_anchors(num_anchors)

    # 打印输出每个锚点的宽度和高度
    for anchor_box in anchors.relative_anchor_boxes:
        print('Anchor Box - Width:', anchor_box.width, 'Height:', anchor_box.height)

这段代码首先创建了anchor_generator_pb2.AnchorGenerator的protocol buffer对象，然后随机生成了一些锚点的宽度和高度，并将它们添加到relative_anchor_boxes列表中。

最后，代码通过循环打印输出每个锚点的宽度和高度。

这只是一个简单的例子，旨在帮助您了解如何使用anchor_generator_pb2模块生成随机锚点。您可以根据自己的需求修改代码以适应您的应用场景。