在进行目标检测训练中，应该对数据的分布及其结构有所了解，要明确数据中各个类别的频率，各个bboxe的空间分布、各个bboxe的size分布、各个bboxe的size分布位置分布、各个bboxes的面积与类型间的关系。博主在2022年11月23日曾发布过一个voc 数据分析的博文（python工具方法 37），后来在使用yolov8中发现遗漏了对boxes位置和size的分析，且代码不支持yolo数据，故重新完善代码支持对yolo|voc格式数据的分析，同时支持对数据进行可视化。由于不需要绘制太多的矩形框，且使用csv数据进行bbox信息的缓存，故此数据分析绘图的速度比yolov8要快很多倍。
1、前置库
导入一些前置库，并定义了两个绘图颜色相关的函数，boxes_colors返回的是rgb格式的颜色值，用于opencv在绘制text和矩形框中。而rgb_to_hex函数用于将rgb格式的颜色值转换为十六进制的颜色，其用于在plt绘制散点图时区分不同的类别（plt绘制散点图需要十六进制的颜色值）
import cv2,os
from pathlib import *
import rand