plt的Rectangle参数：
第一个参数是坐标(x，y)，即矩形的画图的起点坐标，这个起点坐标不是一味地从左下角开始画，而是对应整个图中坐标原点，即(0，0)。
第二个参数是矩形宽度
第三个坐标是矩形高度
注意：在fast rcnn代码中，roi框是在图像中画出来的，而图像的原点在左上角，但坐标轴的原点在左下角，所以即使Rectangle中参数一模一样，但在图像和坐标轴中画出来的不一样。
plt.axis('off')表示不显示坐标轴
第一种代码：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
rect = plt.Rectangle((0.1,0.1),0.5,0.3)
ax.add_patch(rect)
plt.show()
第二种代码：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()#创建图
ax = fig.add_subplot(111) #创建子图
plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((0.1,0.1),0.5,0.3))
plt.show()
fast rcnn中将绘制图片和画矩阵相结合：
def _vis_minibatch(im_blob, rois_blob, labels_blob, overlaps):
"""Visualize a mini-batch for debugging."""
import matplotlib.pyplot as plt
#print im_blob
count = 0
for i in xrange(rois_blob.shape[0]):
count += 1
rois = rois_blob[i, :]
print rois
im_ind = rois[0]
roi = rois[1:]
im = im_blob[im_ind, :, :, :].transpose((1, 2, 0)).copy()
im += cfg.PIXEL_MEANS
im = im[:, :, (2, 1, 0)]
im = im.astype(np.uint8)
cls = labels_blob[i]
plt.imshow(im)
#print 'class: ', cls, ' overlap: ', overlaps[i]
#print count
plt.gca().add_patch(
plt.Rectangle((roi[0], roi[1]), roi[2] - roi[0],
roi[3] - roi[1], fill=False,
edgecolor='r', linewidth=3)
)
plt.show()
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