目标检测矩形框的绘制python

我已经研究深度学习有一个月了，放弃了之前的工作（gnss），进入了一个全新的领域，去北京工作了。现在在学yolo，由于面试时候问到了目标检测，所以我上星期五自学了下yolo，在跑官网的demo，可也不能一直跑呀，也得有点自己的想法，突然觉得得看看每张图片和框画的怎么样。我用colab跑的， content/datasets/coco/labels/val2017/ 目录下是用文本写的标签，也就是框，我把该标签画到图片里了

!du -h /content/datasets/coco/images/val2017/000000000139.jpg

img = cv2.imread('/content/datasets/coco/images/val2017/000000000139.jpg')
cv2_imshow(img)

h,w,c = img.shape
with open('/content/datasets/coco/labels/val2017/000000000139.txt') as f:
   for data in f.readlines():
     data1 = data.split()


     xl=int((float(data1[1])-float(data1[3])/2)*w)
     yl=int((float(data1[2])-float(data1[4])/2)*h)
     xr=int((float(data1[1])+float(data1[3])/2)*w)
     yr=int((float(data1[2])+float(data1[4])/2)*h)

     
     cv2.rectangle(img,(xl,yl),(xr,yr),(255,0,0),1)
     cv2.putText(img,data1[0],(xl,yl),1,1,(0,255,0))
cv2_imshow(img)