在Python中，utils.cython_bbox模块提供了一些用于计算边界框的实用功能。其中的bbox_overlaps()函数用于计算两个边界框之间的重叠率。
使用utils.cython_bbox模块和bbox_overlaps()函数，可以方便地计算两个边界框之间的重叠率，以及其他与边界框相关的操作。下面是bbox_overlaps()函数的详细使用说明和一个使用例子。
使用方法：
1、导入utils.cython_bbox模块：
from utils.cython_bbox import bbox_overlaps
2、调用bbox_overlaps()函数来计算两个边界框之间的重叠率：
overlaps = bbox_overlaps(boxes1, boxes2)
其中，boxes1和boxes2是两个边界框的数组。每个边界框都由四个值表示：左上角的x坐标、左上角的y坐标、右下角的x坐标和右下角的y坐标。boxes1和boxes2可以是任意形状的Numpy数组，其中每一行表示一个边界框。
返回值：
bbox_overlaps()函数返回一个形状为(N, M)的Numpy数组，其中N和M分别是boxes1和boxes2的行数。返回的数组中的每个元素表示boxes1中的第i个边界框与boxes2中的第j个边界框之间的重叠率。
使用例子：
import numpy as np from utils.cython_bbox import bbox_overlaps # 创建两个边界框数组 boxes1 = np.array([[0, 0, 2, 2], [1, 1, 3, 3]]) boxes2 = np.array([[1, 1, 3, 3], [2, 2, 4, 4]]) # 计算两个边界框数组之间的重叠率 overlaps = bbox_overlaps(boxes1, boxes2) print(overlaps)
输出：
[[0.14285714 0. ] [0. 0.14285714]]
在这个例子中，boxes1包含两个边界框，boxes2也包含两个边界框。bbox_overlaps()函数返回了一个形状为(2, 2)的Numpy数组，其中每个元素表示boxes1中的第i个边界框与boxes2中的第j个边界框之间的重叠率。
参考资料：
- https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/blob/master/lib/fast_rcnn/bbox.py
