输入: img:图像array 输出: 加噪声后的图像array,由于输出的像素是在[0,1]之间,所以得乘以255

原版本：https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutout/blob/master/util/cutout.py Randomly mask out one or more patches from an image. A

参考:https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78753607 平移后的图片要包含所有的框 输入: img:图像array

参考:https://blog.csdn.net/u014540717/article/details/53301195crop_rate 输入: img:图像array,(h,w,c) bboxes:该图像包含的所有

参考:https://blog.csdn.net/sty945/article/details/79387054 平移后的图片要包含所有的框 输入: img:图像array bboxes:该图像包含的所

图像增强 输入: img:图像array bboxes:该图像的所有框坐标 输出: img:增强后的图像 bboxes:增强后图片对应的box

输入： xml_path: xml的文件路径 输出： 从xml文件中提取bounding box信息, 格式为[[x_min, y_min, x_max, y_max, name]]

:param file_name:文件名 :param save_folder:#保存的xml文件的结果 :param height:图片的信息 :param width:图片的宽度 :param channel:通道

裁剪后的图片要包含所有的框 输入: img:图像array bboxes:该图像包含的所有boundingboxs,一个list,每个元素为[x_min, y_min, x_max, y_max],要确保是数值

boxA, boxB为两个框，返回iou boxB为bouding box

输入: img:图像array bboxes:图像的所有boudning box list, 格式为[[x_min, y_min, x_max, y_max]....] names:每个box对应的名称