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- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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- 内容合规：

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mindspore.ops.bounding_box_encode

mindspore.ops.bounding_box_encode(anchor_box, groundtruth_box, means=(0.0, 0.0, 0.0, 0.0), stds=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0))

编码边界框位置信息，计算预测边界框和真实边界框之间的偏移，并将此偏移作为损失变量。

参数：

• anchor_box (Tensor) - 锚框。锚框的shape必须为 $(n,4)$ 。

• groundtruth_box (Tensor) - 真实边界框。它的shape与锚框相同。

• means (tuple，可选) - 计算编码边界框的均值。默认值： (0.0, 0.0, 0.0, 0.0) 。

• stds (tuple，可选) - 计算增量的标准偏差。默认值： (1.0, 1.0, 1.0, 1.0) 。

返回：

Tensor，编码边界框。数据类型和shape与输入 anchor_box 相同。

异常：

• TypeError - 如果 means 或 stds 不是tuple。

• TypeError - 如果 anchor_box 或 groundtruth_box 不是Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> anchor_box = Tensor([[2, 2, 2, 3], [2, 2, 2, 3]], mindspore.float32)
>>> groundtruth_box = Tensor([[1, 2, 1, 4], [1, 2, 1, 4]], mindspore.float32)
>>> output = ops.bounding_box_encode(anchor_box, groundtruth_box, means=(0.0, 0.0, 0.0, 0.0),
...                                  stds=(1.0, 1.0, 1.0, 1.0))
>>> print(output)
[[ -1.  0.25  0.  0.40551758]
 [ -1.  0.25  0.  0.40551758]]