在OpenCV Python中获取EdgeBoxes模型的位置

，可以通过以下步骤实现：

首先，确保已经安装了OpenCV和Python的相关库。可以使用pip命令进行安装，例如：pip install opencv-python。
导入所需的库和模块：

import cv2
import numpy as np

加载EdgeBoxes模型和相关配置文件：

model_path = 'path_to_model_file'
config_path = 'path_to_config_file'

edge_boxes = cv2.ximgproc.createEdgeBoxes()
edge_boxes.setMaxBoxes(100)  # 设置最大边界框数量
edge_boxes.setAlpha(0.65)  # 设置边界框的置信度阈值
edge_boxes.setBeta(0.75)  # 设置边界框的大小调整参数

edge_boxes.loadModel(model_path, config_path)

请注意，path_to_model_file和path_to_config_file应替换为实际的模型文件和配置文件的路径。

加载图像并进行预处理：

image_path = 'path_to_image_file'
image = cv2.imread(image_path)

# 对图像进行预处理，例如调整大小、灰度化等
# ...

# 将图像转换为浮点型数据
image = np.float32(image) / 255.0

请将path_to_image_file替换为实际的图像文件路径。

使用EdgeBoxes模型获取边界框位置：

boxes, scores = edge_boxes.getBoundingBoxes(image)

# 可以根据得分对边界框进行排序
sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]
sorted_boxes = boxes[sorted_indices]
sorted_scores = scores[sorted_indices]

现在，sorted_boxes中存储了按得分排序的边界框位置。