【bbox是什么】在计算机视觉领域，"bbox"是一个常见术语，常用于目标检测、图像识别等任务中。它指的是“边界框”，是用于标记图像中特定对象位置的一种方式。
Bbox（Bounding Box） 是指在图像中用矩形框标出某个物体的区域。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，或者也可以表示为左上角和右下角的坐标。Bbox广泛应用于目标检测模型中，如YOLO、Faster R-CNN等，用来定位和识别图像中的不同物体。
Bbox相关参数说明表：
| 参数名称 | 说明 | 示例 |
| x_min | 矩形框左上角的x坐标 | 100 |
| y_min | 矩形框左上角的y坐标 | 50 |
| x_max | 矩形框右下角的x坐标 | 300 |
| y_max | 矩形框右下角的y坐标 | 200 |
| width | 矩形框的宽度 | 200 |
| height | 矩形框的高度 | 150 |
| class | 物体所属的类别 | "car"、"person" |
| confidence | 模型对该物体识别的置信度 | 0.95 |
应用场景：
- 目标检测：用于识别图像中的多个物体并标注它们的位置。
- 视频监控：跟踪移动物体的运动轨迹。
- 自动驾驶：识别道路上的车辆、行人、交通标志等。
- 图像标注：在数据集中为训练模型提供标签信息。
小结：
Bbox 是图像处理和计算机视觉中非常基础且重要的概念。它不仅帮助模型理解图像内容，还为后续的分析和处理提供了关键的空间信息。掌握 bbox 的含义和使用方法，对于从事相关领域的研究人员或开发者来说至关重要。
