bbox基础教学

bbox，全称为bounding box，是计算机视觉中非常重要的概念。它是一种用于描述物体位置和大小的矩形框，通常被用于目标检测、物体识别等任务中。在本文中，我们将从什么是bbox、bbox的表示方法以及如何使用bbox进行目标检测三个方面进行讲解。

什么是bbox？

bbox即bounding box，直译为边界框。它是一个矩形框，用于描述图像中物体的位置和大小。在计算机视觉中，我们经常需要对图像进行目标检测、物体识别等任务。而这些任务都需要我们能够准确地定位到图像中的物体，并且知道它们的大小和形状。而这正是bbox所能提供给我们的信息。

bbox的表示方法

在计算机视觉中，通常将一张图片看作一个二维数组或者矩阵。那么对于一个物体来说，我们可以用四个值来表示它在图片中所占据的位置和大小：左上角坐标(x1, y1)和右下角坐标(x2, y2)。其中x1和y1分别代表了矩形框左上角点在图片上的横纵坐标；x2和y2则代表了右下角点的横纵坐标。这四个值可以用一个四元组(x1, y1, x2, y2)来表示。

当然，bbox的表示方法还有很多种。比如说，我们可以用中心点坐标(cx, cy)和宽高(w, h)来表示一个bbox。其中cx和cy代表了矩形框中心点在图片上的横纵坐标；w和h则分别代表了矩形框的宽度和高度。这样，一个bbox就可以用一个四元组(cx, cy, w, h)来表示。

如何使用bbox进行目标检测

在目标检测任务中，我们通常需要找到一张图片中所有物体所在的位置和大小。而这些信息正是通过bbox来提供的。

以YOLOv3模型为例，它是一种基于深度学习的目标检测算法。在训练阶段，我们需要为每个物体标注一个bbox，并且将其所属的类别也进行标注。然后将这些带有类别和位置信息的图片输入到模型中进行训练。

在测试阶段，我们需要对一张新图片进行目标检测。首先，我们将该图片输入到模型中，并得到每个预测框（即可能包含物体的矩形框）所属类别以及其置信度得分。然后，在所有预测框中，我们需要选取那些置信度得分比较高的框，并将它们进行筛选和合并，终得到每个物体所在的bbox。

总结

bbox是计算机视觉中非常重要的概念，它能够提供给我们物体在图像中的位置和大小信息。bbox的表示方法有很多种，但常用的还是左上角和右下角坐标以及中心点坐标和宽高。在目标检测任务中，bbox被广泛应用。通过对预测框进行筛选和合并，我们可以得到每个物体所在的bbox，并进一步进行分类、识别等任务。