使用Python编写object_detection.utils.test_utilscreate_random_boxes()函数生成20个随机边界框

为了生成随机边界框，我们可以使用object_detection.utils.test_utils.create_random_boxes()函数，该函数带有以下参数：

1. num_boxes：要生成的边界框的数量。

2. max_height：边界框的最大高度。

3. max_width：边界框的最大宽度。

下面是一个使用Python编写的示例代码，该代码生成20个随机边界框：

import cv2
from object_detection.utils import test_utils

# 设置随机数种子以重现结果
test_utils.set_random_seed(0)

# 指定要生成的边界框数量和最大尺寸
num_boxes = 20
max_height = 100
max_width = 100

# 生成随机边界框
boxes = test_utils.create_random_boxes(num_boxes, max_height, max_width)

# 加载一张测试图片
image_path = 'test_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 在图片上绘制生成的随机边界框
for box in boxes:
    x1, y1, x2, y2 = box
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 显示包含随机边界框的图片
cv2.imshow('Random Boxes', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们首先使用test_utils.set_random_seed(0)将随机数种子设置为0，这样可以确保每次运行代码时生成相同的随机边界框。

然后，我们指定要生成的边界框数量为20，最大高度和宽度为100。接下来，我们使用test_utils.create_random_boxes()函数生成了20个随机边界框。

我们还加载了一张测试图片，并使用OpenCV的cv2.rectangle()函数在图片上绘制生成的随机边界框。最后，我们使用cv2.imshow()显示包含随机边界框的图片，并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()等待用户按下任意键关闭图片窗口。

通过运行上面的代码，您将得到一张包含20个随机边界框的图片显示在屏幕上。这些随机边界框对于对象检测和图像分割任务的测试和评估非常有用。