【bbox的解释】在计算机视觉和图像处理领域，"bbox" 是一个常见的术语，全称为 Bounding Box（边界框）。它用于描述图像中某个对象的位置和范围，是目标检测、图像识别等任务中的关键概念。
一、
Bbox 是指在图像中用矩形框标出某个物体位置的坐标信息。通常由四个数值组成：左上角的 x 坐标、y 坐标，以及该矩形的宽度和高度。在目标检测任务中，模型会输出每个检测到的对象的 bbox，从而确定其在图像中的具体位置。
除了基本的坐标信息外，bbox 还可以包含其他属性，如类别标签、置信度等，用于进一步分析和处理图像内容。
二、表格展示
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Bounding Box（边界框） |
| 定义 | 用于表示图像中某个对象位置的矩形框 |
| 常用格式 | [x_min, y_min, width, height] 或 [x_min, y_min, x_max, y_max] |
| 用途 | 目标检测、图像识别、视频分析等 |
| 常见属性 | 类别标签、置信度、中心点坐标、面积等 |
| 应用场景 | 自动驾驶、安防监控、图像分类、OCR 等 |
| 数据来源 | 人工标注、自动标注工具（如 LabelImg、CVAT） |
通过了解 bbox 的含义和应用，可以更好地理解图像处理中的目标定位问题，并为后续的算法开发与优化打下基础。