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

在Python中，我们可以使用object_detection.utils.test_utils.create_random_boxes()函数创建随机边界框。该函数将返回一个包含随机边界框信息的列表。

以下是使用create_random_boxes()函数创建20个随机边界框的示例代码：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import test_utils

# 创建一个随机边界框
def create_random_boxes(num_boxes):
    boxes = test_utils.create_random_boxes(num_boxes)
    return boxes

# 创建20个随机边界框
num_boxes = 20
boxes = create_random_boxes(num_boxes)

# 打印边界框信息
for i, box in enumerate(boxes):
    print('边界框 {}:'.format(i+1))
    ymin, xmin, ymax, xmax = box
    print('ymin:', ymin)
    print('xmin:', xmin)
    print('ymax:', ymax)
    print('xmax:', xmax)
    print('---')

上述代码首先导入了必要的库，并使用create_random_boxes()函数创建了20个随机边界框。然后，我们遍历边界框列表，并打印每个边界框的最小和最大的y坐标以及x坐标。

运行上述代码，我们可以获得类似以下的输出：

边界框 1:
ymin: 0.25792652
xmin: 0.02955309
ymax: 0.6601835
xmax: 0.8887298
---
边界框 2:
ymin: 0.008055438
xmin: 0.69883764
ymax: 0.25871024
xmax: 0.97596246
---
...

输出将包含20个随机边界框的信息，包括它们的最小和最大坐标。这些边界框可以用于目标检测、图像分割等任务中。