在Python中使用object_detection.utils.test_utilscreate_random_boxes()函数创建20个随机边界框的步骤

在Tensorflow的object_detection库中，有一个方便的函数叫做object_detection.utils.test_utils.create_random_boxes()，它可以用来创建随机的边界框。下面是使用该函数创建20个随机边界框的步骤以及一个简单的示例：

步骤1：导入必要的库和模块

from object_detection.utils import test_utils
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：定义图像的宽度和高度

image_width = 640
image_height = 480

步骤3：调用create_random_boxes()函数创建随机边界框

boxes = test_utils.create_random_boxes(num_boxes=20, image_width=image_width, image_height=image_height)

步骤4：可选地，可视化这些随机边界框

plt.imshow(test_utils.draw_boxes_on_image_array(image=np.zeros([image_height, image_width, 3]), boxes=boxes))
plt.show()

在这个示例中，我们首先导入了必要的库和模块。然后，我们定义了图像的宽度和高度。接下来，我们调用create_random_boxes()函数来创建20个随机边界框，并将其存储在变量boxes中。最后，我们使用matplotlib库的函数imshow()和show()来可视化这些随机边界框。

create_random_boxes()函数有三个参数：num_boxes表示要创建的边界框的数量，image_width表示图像的宽度，image_height表示图像的高度。该函数返回一个形状为(num_boxes, 4)的NumPy数组，其中每一行代表一个边界框，每一列分别表示边界框的左上角x坐标、左上角y坐标、右下角x坐标和右下角y坐标。

示例输出图像可能如下所示：