BBox 的含义及其应用
在计算机视觉和图像处理领域，“bbox” 是一个常见的术语，全称是 “Bounding Box”，中文译为“边界框”。它是一种用来标注目标物体位置的矩形框，广泛应用于目标检测、图像分割、自动驾驶等领域。边界框通常由四个参数定义：左上角的坐标 (x, y) 和宽度 (w) 与高度 (h)，即 (x, y, w, h)。
边界框的主要作用是帮助算法快速定位图像中的特定目标。例如，在自动驾驶技术中，边界框可以用来标记行人、车辆或交通信号灯的位置；在医疗影像分析中，它可以用于圈定病变区域；在电商商品识别系统中，则能精准标注出商品所在位置。此外，边界框还支持多种格式，如 YOLO 格式（中心点坐标 + 宽高比例）或 COCO 格式（左上角坐标 + 宽高），便于不同模型之间的兼容性。
尽管边界框看似简单，但它却是构建高效智能系统的基石。随着深度学习技术的发展，基于边界框的目标检测算法不断优化，使得机器能够更准确地理解复杂场景，并为人类提供更加智能化的服务。未来，随着更多应用场景的拓展，边界框将继续发挥重要作用，推动人工智能技术的进步。
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