def get_bbox(height, width, points): polygons = points mask = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] left_top_r = np.min(rows) left_top_c = np.min(clos) right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) return [ left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r ]

这段代码是一个函数，用于从图像中给定的多边形 points 中提取出包含该多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息。具体来说，输入参数包括图像的高度 `height`、宽度 `width`，以及多边形的顶点坐标 `points`。函数首先将多边形 points 转换为一个二值掩模图像，其中多边形内部的像素值为 1，其余像素值为 0。然后，通过 PIL 库中的 ImageDraw.Draw.polygon 函数，将多边形的轮廓绘制在掩模图像上，生成一个包含多边形的二值掩模。接着，函数将该二值掩模转换为一个布尔类型的 numpy 数组 `mask`。然后，函数根据 `mask` 中像素值为 1 的位置，计算出多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息，即左上角坐标 `(left_top_c, left_top_r)` 和宽高 `(right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r)`，并将其打包成一个列表返回。