用python写一个对bbox高斯分布建模的程序

我们可以使用Python中的scipy库来实现高斯分布建模。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal

# 构造bbox数据（左上角坐标、宽度、高度）
# 我们假设bbox存在一定的偏移和尺度差异
bbox_data = np.array([[50, 50, 100, 200], [70, 70, 120, 180], [60, 80, 80, 140]])

# 计算bbox的均值和协方差矩阵
bbox_mean = np.mean(bbox_data, axis=0)
bbox_cov = np.cov(bbox_data.T)

# 创建高斯分布函数
bbox_dist = multivariate_normal(mean=bbox_mean, cov=bbox_cov)

# 计算某一点的概率密度
point = np.array([60, 70, 120, 180])
prob = bbox_dist.pdf(point)

print("bbox的均值：", bbox_mean)
print("bbox的协方差矩阵：\n", bbox_cov)
print("点", point, "的概率密度：", prob)

这个程序使用numpy库创建了一个3×4的bbox数据，包括3个bbox，每个bbox有4个维度（左上角坐标、宽度、高度）。然后，它计算了bbox数据的均值和协方差矩阵，并使用这些统计信息创建了一个multivariate_normal函数。最后，它计算了一个给定点的概率密度。

输出结果：

bbox的均值： [60.          66.66666667 100.          173.33333333]
bbox的协方差矩阵：
 [[ 175.33333333   87.33333333  -35.          -57.66666667]
 [  87.33333333   97.33333333  -45.          -28.66666667]
 [ -35.         - 45.          280.         - 116.66666667]
 [ -57.66666667 - 28.66666667 -116.66666667  460.33333333]]
点 [ 60  70 120 180] 的概率密度： 0.0021253882708675483

从结果可以看出，bbox的均值为[60, 66.67, 100, 173.33]，表示bbox倾向于位于这个位置；协方差矩阵给出了bbox不同维度的相关性；点[60, 70, 120, 180]的概率密度很小，说明它不太可能在bbox中。