在计算机视觉领域，处理多个检测结果时，经常需要对重叠的边界框进行筛选，以确保每个目标只被检测一次。这时，`cv2.dnn.NMSBoxes()`函数就派上用场了。🚀

首先，我们需要理解什么是非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）。简单来说，NMS是一种用来过滤掉冗余检测框的技术，通过保留那些最有可能代表真实目标的检测框。🎯

当我们使用OpenCV中的深度学习模块（dnn）来执行目标检测时，`cv2.dnn.NMSBoxes()`函数帮助我们从检测结果中挑选出最佳的边界框。这个过程包括提供检测框的位置、置信度分数等信息作为输入，然后函数会返回一个经过筛选后的索引列表。💡

正确使用`cv2.dnn.NMSBoxes()`可以显著提高模型检测的准确性和效率，避免因过多重复检测而造成的计算资源浪费。💪

希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解和运用`cv2.dnn.NMSBoxes()`函数！🌟