错误提示：
TypeError: Required argument 'rec' (pos 2) not found
源代码：
ori_img = img[0].detach().cpu().numpy()
ori_img = (ori_img*127.5 + 127.5).transpose([1,2,0]).astype(np.uint8)
x1, y1, x2, y2 = int(bb[0]), int(bb[1]), int(bb[2]), int(bb[3])
ori_img = cv2.rectangle(img=ori_img, pt1=(x1, y1), pt2=(x2, y2), color=(255, 255, 0), thickness=2)
出现上述错误，网上查，99% 都是让你把顶点坐标都强制转换成 int 类型。但是在我这里，我已经做过强制转换了，还是出问题。
同时 ori_img 也做了 uint8 类型转换，按理说也没事。但其实问题恰恰就出现在了 ori_img 上。
下面是代码是修改后的，添加了一句话，调用了 np.ascontiguousarray 这么个函数，网上搜了一下解释是：
将一个内存不连续存储的数组转换为内存连续存储的数组，使得运行速度更快。
从字面意思不难理解，但是我不太理解为什么从 Tensor 一路转换下来的 numpy 矩阵会变得在内存上变得不连续。
ori_img = img[0].detach().cpu().numpy()
ori_img = (ori_img*127.5 + 127.5).transpose([1,2,0]).astype(np.uint8)
ori_img = np.ascontiguousarray(ori_img)
x1, y1, x2, y2 = int(bb[0]), int(bb[1]), int(bb[2]), int(bb[3])
ori_img = cv2.rectangle(img=ori_img, pt1=(x1, y1), pt2=(x2, y2), color=(255, 255, 0), thickness=2)