【目标检测】非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）步骤与实现

步骤

1. 置信度排序：首先根据预测框的置信度（即预测框包含目标物体的概率）对所有预测框进行降序排序。
2. 选择最佳预测框：选择置信度最高的预测框作为参考框。
3. 计算IoU：计算其他所有预测框与参考框的交并比（Intersection over Union, IoU）。
4. 抑制：删除IoU高于某个阈值的所有预测框，因为这些框与参考框重叠太多，可能是重复预测。
5. 迭代：从剩余的预测框中选择置信度最高的作为新的参考框，重复步骤3和4，直到所有预测框都被处理。

代码实现

导入必要的库

import numpy as np

定义计算IoU的函数

def iou(boxA, boxB):
    # 计算两个边界框的交集坐标
    xA = max(boxA[0], boxB[0])
    yA = max(boxA[1], boxB[1])
    xB = min(boxA[2], boxB[2]