大家好！👋 今天我要和大家分享一下关于计算机视觉中的一个重要概念——Intersection over Union（IoU）的计算方法及其背后的逻辑。🚀

首先，让我们了解一下什么是IoU。 IoU是衡量两个物体检测框重叠程度的一个指标，它是交集面积与并集面积的比值。🎯 在计算机视觉中，尤其是在目标检测领域，IoU是一个非常重要的评价标准，用来评估预测框和真实框之间的匹配度。🔍

接下来，我们来聊聊如何编写一个计算IoU的程序。一般来说，这个过程可以分为几个步骤：

1. 计算两个矩形框的交集区域；

2. 计算两个矩形框的并集区域；

3. 计算IoU，即交集区域面积除以并集区域面积。📊

最后，我想强调的是，虽然IoU计算本身并不复杂，但它在计算机视觉的应用场景非常广泛，比如在目标检测、图像分割等领域都有重要应用。🌟 因此，掌握IoU的计算方法对于深入学习计算机视觉技术是非常有帮助的。

希望今天的分享能对你有所帮助！🌟 如果你有任何疑问或建议，请随时留言交流！💬

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