如何通过Python编写教程计算图像交并比（IOU）？

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交并比（IoU），是目标检测中常用的一个概念，它表示候选框与真实框的交集与并集的比值。简单来说，就是它们重叠部分的面积除以总面积。理想情况下，交并比越高，说明候选框与真实框越接近。

交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。