用已经画出bbox的图片进行目标检测的代码

以下是使用 OpenCV 库对已经画出 bbox 的图片进行目标检测的 Python 代码示例：

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread("image_with_bbox.jpg")

# 显示原图
cv2.imshow("Original Image", image)

# 提取 bbox
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edged = cv2.Canny(gray, 50, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制 bbox
for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)

# 显示带有 bbox 的图片
cv2.imshow("Image with Bbox", image)

# 等待按键操作
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先使用 OpenCV 库读取一张图片，然后提取 bbox。具体的做法是，先将图片转换成灰度图，然后使用 Canny 边缘检测算法提取轮廓，最后使用 `cv2.boundingRect()` 函数计算出每个轮廓的 bbox。接下来，我们在原图上绘制出这些 bbox，最终显示带有 bbox 的图片。