object_detection.core.box_list.BoxList()基本知识和用法解析

object_detection.core.box_list.BoxList() 是 TensorFlow Object Detection API中的一个类，用于表示一组边界框。它提供了一系列的方法来处理和操作这组边界框。

BoxList类的构造函数被调用时没有任何参数。通过实例化一个空的BoxList对象，我们可以通过调用其方法来添加和处理边界框。

下面是使用示例：

import object_detection.core.box_list as box_list

# 实例化一个空的BoxList对象
box_list_object = box_list.BoxList()

# 添加一个边界框到BoxList中
box = [10, 20, 30, 40]  # 边界框的坐标
box_list_object.add_box(box)

# 打印BoxList中的所有边界框
print("All boxes in BoxList:")
for box in box_list_object.get():
    print(box)

# 获取BoxList中包含的边界框的数量
print("Number of boxes in BoxList:", box_list_object.num_boxes())

# 删除BoxList中的所有边界框
box_list_object.clear()

# 检查BoxList是否为空
print("Is BoxList empty?", box_list_object.is_empty())

在上面的示例中，我们首先导入了object_detection.core.box_list模块中的BoxList类。接着，我们实例化了一个空的BoxList对象box_list_object。

然后，我们创建了一个表示边界框的列表box。这个边界框的坐标分别是(10, 20)和(30, 40)。我们通过调用add_box()方法将边界框添加到box_list_object中。

接下来，我们使用get()方法获取box_list_object中的所有边界框，并使用print()语句打印出来。

我们还调用了num_boxes()方法来获取box_list_object中包含的边界框的数量，并使用print()语句打印出来。

然后，我们调用了clear()方法来移除box_list_object中的所有边界框。最后，我们使用is_empty()方法检查box_list_object是否为空，并使用print()语句打印出结果。

除了上述示例中的方法之外，BoxList类还提供了许多其他有用的方法，如remove_indices()用于根据索引删除边界框，clip_to_window()用于将边界框限制在给定的窗口内等等。

总之，object_detection.core.box_list.BoxList类是TensorFlow Object Detection API中用于表示一组边界框的强大工具。通过实例化一个BoxList对象，并使用其提供的方法，我们可以方便地处理和操作边界框数据。