import six
from six import __init__  # 兼容python2和python3模块def generate_anchor_base(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2],anchor_scales=[8, 16, 32]):"""Generate base anchors by enumerating aspect ratio and scales.Args:base_size (number): The width and the height of the reference window.ratios (list of floats): anchor 的宽高比anchor_scales (list of numbers): anchor 的尺度Returns: Base anchors in a single-level feature maps.`(R, 4)`.bounding box is `(x_{min}, y_{min}, x_{max}, y_{max})`"""import numpy as nppy = base_size / 2.px = base_size / 2.anchor_base = np.zeros((len(ratios) * len(anchor_scales), 4),dtype=np.float32)for i in six.moves.range(len(ratios)):for j in six.moves.range(len(anchor_scales)):// 乘以感受野值，得到缩放后的 anchor 大小h = base_size * anchor_scales[j] * np.sqrt(ratios[i])w = base_size * anchor_scales[j] * np.sqrt(1. / ratios[i])index = i * len(anchor_scales) + janchor_base[index, 0] = px - w / 2.anchor_base[index, 1] = py - h / 2.anchor_base[index, 2] = px + h / 2.anchor_base[index, 3] = py + w / 2.return anchor_base# test
if __name__ == "__main__":bbox_list = generate_anchor_base()print(bbox_list)

这段代码实现了生成一组基础的 anchor box（锚框）。

在目标检测中，anchor box 是预设的一些矩形框框，它们是用来覆盖图像中可能存在物体的区域。在网络训练过程中，锚框会和 ground truth boxes（真实标签框）进行匹配并计算损失，从而学习到更好的目标检测模型。

该函数的输入有三个参数：

base_size：原始的 anchor 框大小，其宽和高都等于 base_size。
ratios：存储 anchor 的宽高比例，分别为 0.5、1 和 2。
anchor_scales：缩放比例，共 3 个，分别为 8、16、32。可以认为是对锚框做卷积的尺度步长，即每次缩小的倍数。
函数返回值是一个 (9, 4) 的 numpy 数组，表示共生成了九个不同尺寸的 anchor box，每个 box 包含四个坐标值 (x_min, y_min, x_max, y_max)，这四个值分别代表框的左上角和右下角两个点的坐标。

具体实现过程如下：

创建一个 numpy 数组，大小为 (9, 4)。
遍历所有的 ratios 和 anchor_scales 组合，得到缩放后的 anchor box 尺寸。
计算 anchor box 左上和右下角坐标，并保存到 anchor_base 数组中。
最后打印出生成的所有 anchor box。
运行结果：
[[ -82.50967 -37.254833 53.254833 98.50967 ]
[-173.01933 -82.50967 98.50967 189.01933 ]
[-354.03867 -173.01933 189.01933 370.03867 ]
[ -56. -56. 72. 72. ]
[-120. -120. 136. 136. ]
[-248. -248. 264. 264. ]
[ -37.254833 -82.50967 98.50967 53.254833]
[ -82.50967 -173.01933 189.01933 98.50967 ]
[-173.01933 -354.03867 370.03867 189.01933 ]]