【bbox是什么】在计算机视觉和图像处理领域，“bbox” 是一个常见术语，尤其在目标检测、图像识别等任务中频繁出现。理解 “bbox” 的含义及其作用，对于学习相关技术至关重要。
一、
Bbox 是 Bounding Box（边界框） 的缩写，用于在图像中标识某个物体的位置和大小。它通常由四个坐标值组成：左上角的 x 坐标、左上角的 y 坐标、宽度和高度，或者是 左上角和右下角的坐标。通过 bbox，可以快速定位图像中的特定对象，是许多图像分析任务的基础工具。
在实际应用中，如自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域，bbox 被广泛用于标记和追踪目标对象。此外，它也是训练和评估目标检测模型的重要数据形式。
二、表格展示
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Bounding Box（边界框） |
| 定义 | 在图像中表示目标物体位置和大小的矩形框 |
| 常见参数 | - 左上角 x 坐标 - 左上角 y 坐标 - 宽度 - 高度 或者： - 左上角 x, y - 右下角 x, y |
| 用途 | 目标检测、图像识别、视频分析、物体追踪等 |
| 应用场景 | 自动驾驶、安防监控、人脸识别、无人机视觉等 |
| 数据格式 | 通常以元组或列表形式存储，如：(x_min, y_min, width, height) 或 (x1, y1, x2, y2) |
| 与模型的关系 | 模型输出中常包含 bbox 来标注检测到的目标 |
三、小结
Bbox 是图像处理中不可或缺的一部分，它帮助我们快速定位和识别图像中的目标对象。无论是开发智能系统还是进行图像分析，掌握 bbox 的基本概念和使用方法都是非常有必要的。