【什么是bbox】在计算机视觉领域，"bbox"是一个常见术语，尤其在目标检测、图像识别和物体追踪等任务中经常出现。了解“bbox”是什么，有助于更好地理解相关技术的工作原理和应用场景。
一、什么是bbox？
Bbox是“Bounding Box”的缩写，中文称为“边界框”。它是一种用于表示图像中某个对象位置的矩形框。这个矩形框通常由四个坐标值定义：左上角的x坐标、左上角的y坐标、宽度和高度，或者也可以用左上角和右下角的坐标来表示。
在目标检测任务中，模型会输出每个检测到的对象的类别以及对应的bbox坐标，从而确定该对象在图像中的具体位置。
二、bbox的作用
| 功能 | 描述 |
| 定位目标 | 明确目标在图像中的位置 |
| 区分不同对象 | 在多目标场景中区分各个对象 |
| 评估模型性能 | 用于计算检测精度（如IoU） |
| 支持后续处理 | 为跟踪、分割等任务提供基础信息 |
三、常见的bbox表示方式
| 表示方式 | 示例 | 说明 |
| (x_min, y_min, x_max, y_max) | (100, 150, 200, 300) | 左上角坐标和右下角坐标 |
| (x_center, y_center, width, height) | (150, 225, 100, 150) | 中心点坐标加宽高 |
| (x_min, y_min, width, height) | (100, 150, 100, 150) | 左上角坐标加宽高 |
四、应用实例
- 自动驾驶：识别道路上的车辆、行人、交通标志等。
- 安防监控：检测异常行为或入侵者。
- 医学影像：定位病灶区域。
- 零售行业：商品识别与库存管理。
五、总结
Bbox是计算机视觉中用于描述目标位置的重要工具。通过简单的几何表示，它可以有效地帮助系统识别和定位图像中的对象。无论是在学术研究还是实际应用中，bbox都是不可或缺的一部分。
关键词：bbox、目标检测、边界框、计算机视觉、图像识别