candidates = selective_search_bbox(image_path_name)请用CV2实现

由于`cv2`中没有内置的selective search算法实现，因此不能直接使用`cv2`库来替换`selective_search_bbox`函数。如果你需要使用selective search算法来提取图像中的候选目标框，可以使用其他的Python库，例如`selective-search`库。

下面是使用`selective-search`库实现selective search算法的代码示例：

import cv2
import selective_search

# 读取图像
img = cv2.imread(image_path_name)

# 使用selective search算法提取候选目标框
rects = selective_search.selective_search(img, mode='fast', random=False)

# 转换为(x, y, w, h)格式的坐标
candidates = []
for x, y, w, h in rects:
    candidates.append((x, y, x + w, y + h))

# 显示图像和候选目标框
for x1, y1, x2, y2 in candidates:
    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`image_path_name`是需要读取的图像的路径和文件名。`selective_search.selective_search`函数使用selective search算法提取候选目标框，返回的是一个列表，每个元素都是一个四元组表示(x, y, w, h)格式的坐标。为了方便后续的处理，我们可以将其转换为(x1, y1, x2, y2)格式的坐标，其中(x1, y1)表示左上角坐标，(x2, y2)表示右下角坐标。最后，我们可以使用`cv2.rectangle`函数将候选目标框画在图像上，并显示图像。

需要注意的是，`selective_search`库的安装方式可以使用以下命令进行安装：

pip install selective-search

另外，由于selective search算法是一种比较耗时的算法，因此在处理大图像时可能需要较长的时间。