CV计算机视觉的数据集分析python脚本：数据集中的标签信息可视化，将标签文件中定义的边界框（Bbox）绘制到对应的图像上，并保存这些带有边界框的图像。

这段代码的主要目的是处理一个数据集中的图像和标签文件，将标签文件中定义的边界框（Bbox）绘制到对应的图像上，并保存这些带有边界框的图像。通过这种方式，可以将数据集中的标签信息可视化，便于进一步的分析和处理。常用于CV中的目标检测数据集的标签质量检查。

这是我们常见是标签格式是yolo的数据集的格式：
目录:
dataset：绝对路径："C:\Desktop\dataset"
--images：绝对路径："C:\Desktop\dataset\images"
----.jpg
--labels：绝对路径："C:\Desktop\dataset\labels"
.....txt

.txt文件的标签格式yolo格式（例子）：
3 0.385417 0.498148 0.0625 0.033333

数据集是这样子的，同时给出了标签的格式。labels目录中的.txt中的数据是目标检测的标签数据，每一行数据分别对应一个GT框，每一行数据从左到右分别是：id, x，y，w，h。列1 - 目标类别id ，  列2 - 目标中心位置x， 列3 - 目标中心位置y， 列4 - 目标宽度w，列5 - 目标高度h。x，y，w，h是小于1的浮点数，因为是经过对图像进行了归一化处理得到的值，也就是目标的真实的x，w值除以图像的宽度，y，h除以图像的高度。

以下是代码的详细思路和步骤：

1. 定义路径：

   • root_dir：数据集的根目录路径（需要用户自行指定）。
   • images_dir：存放原始图像的目录路径。
   • labels_dir：存放标签文件的目录路径。
   • output_images_plot_dir：存放绘制了边界框的图像的输出目录路径。

2. 创建