HuggingFaceM4/Stanford-Cars

## Code snippet to visualise the position of the box

```python
import matplotlib.image as img
import matplotlib.pyplot as plt
from datasets import load_dataset
from matplotlib.patches import Rectangle
# Load dataset
ds_name = "SaulLu/Stanford-Cars"
ds = load_dataset(ds_name, use_auth_token=True)
# Extract information for the sample we want to show
index = 100
sample = ds["train"][index]
box_coord = sample["bbox"][0]
img_path = sample["image"].filename
# Create plot
# define Matplotlib figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
# plot figure
image = img.imread(img_path)
ax.imshow(image)
# add rectangle to plot
ax.add_patch(
Rectangle((box_coord[2], box_coord[0]), box_coord[3] - box_coord[2], box_coord[1] - box_coord[0], fill=None)
)
# display plot
plt.show()
```

Result:

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Stanford-Cars
• 来源: SaulLu

数据集加载与可视化

• 加载方法: 使用load_dataset函数，通过指定数据集名称SaulLu/Stanford-Cars和use_auth_token=True进行加载。
• 示例索引: 第100个样本
• 样本信息: 包含图像文件路径和边界框坐标。
  • 图像路径: 从样本中提取的image.filename。
  • 边界框坐标: 从样本中提取的bbox[0]，包含四个坐标值。

可视化代码

• 图像显示: 使用matplotlib.pyplot显示图像。
• 边界框绘制: 使用matplotlib.patches.Rectangle在图像上绘制边界框，不填充。
• 结果图像: 显示了第100个样本的图像及其边界框位置。