#傳入的是真值標籤和預測標籤
def bbox_iou(bbox_a, bbox_b):
    print bbox_a.shape
    print bbox_b.shape
    if bbox_a.shape[1] != 4 or bbox_b.shape[1] != 4:
        raise IndexError

    # top left  這邊是計算了如圖上第一幅的重疊左下角座標值（x，y）
    tl = np.maximum(bbox_a[:, None, :2], bbox_b[:, :2])
    # bottom right  這邊是計算了如圖上第一幅的重疊左上角座標值ymax和右下角座標值xmax
    br = np.minimum(bbox_a[:, None, 2:], bbox_b[:, 2:])

    print br
    print tl.shape
    #np.prod 給定軸數值的乘積   相減就得到高和寬 然後相乘
    area_i = np.prod(br - tl, axis=2) * (tl < br).all(axis=2)#重疊部分面積
    area_a = np.prod(bbox_a[:, 2:] - bbox_a[:, :2], axis=1)
    area_b = np.prod(bbox_b[:, 2:] - bbox_b[:, :2], axis=1)
    return area_i / (area_a[:, None] + area_b - area_i)