IoU：Intersection over Union

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#传入的是真值标签和预测标签  二维数组
def bbox_iou(bbox_a, bbox_b):

    if bbox_a.shape[1] != 4 or bbox_b.shape[1] != 4:
        raise IndexError

    # top left  这边是计算了如图上第一幅的重叠左下角坐标值（x，y）
    tl = np.maximum(bbox_a[:, None, :2], bbox_b[:, :2])
    # bottom right  这边是计算了如图上第一幅的重叠左上角坐标值ymax和右下角坐标值xmax
    br = np.minimum(bbox_a[:, None, 2:], bbox_b[:, 2:])

    #np.prod 给定轴数值的乘积   相减就得到高和宽 然后相乘
    area_i = np.prod(br - tl, axis=2) * (tl < br).all(axis=2)#重叠部分面积
    area_a = np.prod(bbox_a[:, 2:] - bbox_a[:, :2], axis=1)
    area_b = np.prod(bbox_b[:, 2:] - bbox_b[:, :2], axis=1)
    return area_i / (area_a[:, None] + area_b - area_i)