边界框（Bounding Box）入门教学

在计算机视觉领域，边界框（Bounding Box，简称 bbox）是一种用于标注图像中目标位置的基本工具。简单来说，边界框是一个矩形框，用来标记图片中某个物体的位置和大小。它通常由四个参数表示：左上角的坐标 (x, y) 和宽度 w 与高度 h。例如，在一张图片中，如果一个物体位于左上角点 (100, 50)，宽为80像素，高为60像素，则其边界框可以表示为 [100, 50, 80, 60]。

边界框广泛应用于目标检测、实例分割等任务。它是训练深度学习模型的基础数据格式之一，也是评价算法性能的重要指标。例如，在目标检测任务中，模型需要预测每个目标的类别和边界框位置，而测试时则通过计算预测框与真实框之间的重叠程度来评估准确性。

生成边界框的方法多种多样。手动标注是最直接的方式，但效率较低；自动化方法则利用边缘检测、颜色分割等技术自动生成候选区域。近年来，基于深度学习的目标检测框架如 Faster R-CNN、YOLO 等进一步优化了边界框的生成过程，实现了高效且精确的结果。

边界框虽然简单，但在实际应用中却至关重要。无论是自动驾驶中的行人识别，还是电商网站的商品推荐，边界框都帮助机器更好地理解图像内容。因此，掌握边界框的概念及其使用技巧，是进入计算机视觉领域的第一步。