object_detection.utils.np_box_list函数的输入参数及输出结果解析

函数名称: object_detection.utils.np_box_list

函数功能: 该函数用于将边界框的坐标信息存储在一个数组中，并提供一些用于处理边界框的方法。

输入参数:

- boxes: 一个形状为[num_boxes, 4]的二维数组，表示边界框的坐标信息。其中，每一行表示一个边界框的坐标，分别表示左上角点的y坐标、左上角点的x坐标、右下角点的y坐标和右下角点的x坐标。

- scores: 一个形状为[num_boxes]的一维数组，表示与每个边界框相关的分数。

- classes: 一个形状为[num_boxes]的一维数组，表示与每个边界框关联的类别标签。

- max_boxes_to_draw: 一个整数，表示要绘制的最大边界框数，默认为None。

- min_score_thresh: 一个浮点数，表示边界框的最小分数阈值，默认为0.5。

输出结果: 一个类型为np_box_list.NPBoxList的对象，其中存储了边界框的坐标信息，并提供了一些用于处理边界框的方法。

使用例子:

import numpy as np
from object_detection.utils import np_box_list

# 创建一个边界框的坐标数组
boxes = np.array([[50, 50, 100, 100],
                  [75, 75, 150, 150]])

# 创建一个与边界框相关的分数数组
scores = np.array([0.8, 0.6])

# 创建一个与边界框关联的类别标签数组
classes = np.array([1, 2])

# 创建一个NPBoxList对象
box_list = np_box_list.NPBoxList(boxes)

# 将边界框的分数和类别信息添加到NPBoxList对象中
box_list.add_field('scores', scores)
box_list.add_field('classes', classes)

# 打印NPBoxList对象中存储的边界框的个数
print("Number of boxes: ", box_list.num_boxes())

# 获取NPBoxList对象中存储的边界框坐标信息
print("Box coordinates: ", box_list.get())

运行以上代码，将会输出以下结果：

Number of boxes:  2
Box coordinates:  [[ 50  50 100 100]
 [ 75  75 150 150]]

在上述例子中，我们首先创建了一个包含两个边界框的坐标数组（boxes），每个边界框都表示左上角点和右下角点的坐标。然后，我们创建了一个与边界框相关的分数数组（scores）和类别标签数组（classes）。接下来，我们使用np_box_list.NPBoxList函数创建了一个NPBoxList对象（box_list），并将边界框数组作为输入。然后，我们使用add_field方法将分数和类别信息添加到NPBoxList对象中。最后，我们使用num_boxes方法获取存储在NPBoxList对象中的边界框数量，并使用get方法获取边界框的坐标信息。