object_detection.core.box_list.BoxList()实现目标检测的关键功能

BoxList是目标检测中的一个重要类，它可以用来存储和处理检测到的bounding boxes。BoxList类提供了一些关键功能，如添加、筛选、转换等。下面是BoxList的一些关键功能以及使用例子。

1. 创建一个空的BoxList对象：

import object_detection.core.box_list

box_list = object_detection.core.box_list.BoxList()

这将创建一个空的BoxList对象，用于存储bounding boxes。

2. 添加bounding boxes：

box_coordinates = [[10, 20, 50, 80], [30, 40, 60, 90]]
box_scores = [0.9, 0.8]
box_classes = [1, 2]
box_list.add_boxes(box_coordinates, box_scores, box_classes)

这将添加两个bounding boxes到BoxList对象中，每个bounding box都有一个坐标、一个分数和一个类别。

3. 获取bounding boxes的总数量：

num_boxes = box_list.num_boxes()
print(num_boxes)  # 输出：2

这将输出bounding boxes的总数量。

4. 获取bounding boxes的坐标：

boxes = box_list.get()
print(boxes)  # 输出：[[10, 20, 50, 80], [30, 40, 60, 90]]

这将输出bounding boxes的坐标。

5. 获取bounding boxes的分数和类别：

scores = box_list.get_scores()
classes = box_list.get_classes()
print(scores)  # 输出：[0.9, 0.8]
print(classes)  # 输出：[1, 2]

这将输出bounding boxes的分数和类别。

6. 根据分数筛选bounding boxes：

threshold = 0.85
filtered_box_list = box_list.filter(box_list.get_scores() > threshold)
filtered_scores = filtered_box_list.get_scores()
filtered_boxes = filtered_box_list.get()
print(filtered_scores)  # 输出：[0.9]
print(filtered_boxes)  # 输出：[[10, 20, 50, 80]]

这将根据分数筛选出大于阈值的bounding boxes，然后打印出筛选后的分数和坐标。

7. 根据类别筛选bounding boxes：

filtered_box_list = box_list.filter(box_list.get_classes() == 1)
filtered_scores = filtered_box_list.get_scores()
filtered_boxes = filtered_box_list.get()
print(filtered_scores)  # 输出：[0.9]
print(filtered_boxes)  # 输出：[[10, 20, 50, 80]]

这将根据类别筛选出与给定类别相匹配的bounding boxes，然后打印出筛选后的分数和坐标。

8. 对bounding boxes进行坐标转换：

image_height = 100
image_width = 100
normalized_box_list = box_list.normalize_fields(image_height, image_width)
normalized_boxes = normalized_box_list.get()
print(normalized_boxes)  # 输出：[[0.1, 0.2, 0.5, 0.8], [0.3, 0.4, 0.6, 0.9]]

这将对bounding boxes的坐标进行归一化（在0到1之间），然后打印出归一化后的坐标。

以上是BoxList的一些关键功能以及使用例子。BoxList类可以帮助处理目标检测中的bounding boxes，方便筛选和转换，从而提高目标检测的效果。