bbox基础教学，bbox教学简单口诀

在计算机视觉和图像处理领域，ox（oundingox）是描述物体边界的一种方式。掌握ox的基础知识对于进行目标检测、图像识别等工作至关重要。下面，我们将通过一系列简单口诀，帮助您轻松入门ox的学习。

一、坐标理解

先看坐标两头，左上右下有标准。

在ox中，我们通常使用左上角和右下角的坐标来定义物体的边界。左上角的坐标用（x1,y1）表示，右下角的坐标用（x2,y2）表示。这里的x和y坐标是基于图像的坐标系，通常x轴向右为正，y轴向下为正。

二、宽高计算

框的宽高要计算，坐标相减，别搞错。

ox的宽度w和高度h可以通过坐标计算得出。宽度w=x2-x1，高度h=y2-y1。在计算时，请注意坐标的顺序，避免出现错误。

三、交并比

交并比是关键，求出IOU就可以比。

交并比（IntersectionoverUnion，简称IOU）是衡量两个ox重叠程度的指标。IOU的计算公式为：IOU=重叠面积/(面积1+面积2-重叠面积)。通过比较IOU值，我们可以判断两个ox是否属于同一个物体。

四、非极大值抑制

非极大值抑制，去掉重复框不难明。

在目标检测中，可能会检测到多个相同的物体，导致出现重复的ox。非极大值抑制（Non-MaximumSuression，简称NMS）算法可以用来去除这些重复的ox，只保留置信度最高的ox。

五、多标签目标检测

多标签目标检测，ox再加上类别识别。

在进行多标签目标检测时，除了需要标注ox的位置外，还需要标注物体的类别。例如，一个物体可能既是猫，又是狗，我们需要在ox的基础上，为每个物体添加对应的类别标签。

通过以上口诀，相信您已经对ox的基础知识有了初步的了解。在实际应用中，ox的应用非常广泛，掌握ox的相关知识对于您在计算机视觉领域的探索具有重要意义。希望这些口诀能够帮助您更好地学习和应用ox。