在Python中使用object_detection.utils.test_utilscreate_random_boxes()函数生成20个随机盒子

在Python中，可以使用object_detection.utils.test_utils.create_random_boxes()函数生成随机的盒子。这个函数可以用于创建模拟目标检测的测试数据。

使用这个函数之前，你需要安装TensorFlow Object Detection API，并导入相关的模块和函数。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import test_utils

def generate_random_boxes(num_boxes):
    image_height = 100   # 图像的高度
    image_width = 100    # 图像的宽度
    
    boxes = test_utils.create_random_boxes(num_boxes, image_height, image_width)
    
    return boxes

# 生成20个随机盒子
boxes = generate_random_boxes(20)

# 打印每个盒子的位置信息
for i, box in enumerate(boxes):
    print("Box #{}: ymin={}, xmin={}, ymax={}, xmax={}".format(i+1, box[0], box[1], box[2], box[3]))

在上面的代码中，我们先定义了图像的高度和宽度，然后调用了create_random_boxes()函数来生成指定数量的随机盒子。函数的参数包括盒子的数量、图像的高度和宽度。

接下来，我们遍历每个盒子，在控制台输出每个盒子的位置信息，包括ymin（盒子的上边界）、xmin（盒子的左边界）、ymax（盒子的下边界）、xmax（盒子的右边界）。

这个函数生成的盒子是随机分布在图像中的。你可以根据自己的需要修改图像的大小，以及随机盒子的数量。

总结：

在Python中，使用object_detection.utils.test_utils.create_random_boxes()函数可以生成随机的盒子。该函数的参数包括盒子的数量、图像的高度和宽度。你可以根据自己的需求调整参数，并根据生成的盒子进行后续的目标检测任务。