COCO是一個圖像識別的數據集，其中包含許多圖像以及它們的bbox信息。其中bbox信息是以JSON格式存儲的，可以用于訓練物體檢測模型。

"annotations": [{
"area": 537.974,
"bbox": [190.66, 181.5, 19.34, 27.06],
"category_id": 18,
"id": 295193,
"image_id": 558840,
"iscrowd": 0,
"segmentation": [
[190.66, 181.5, 190.66, 208.56, 210, 208.56, 210, 181.5]
]
}]

上面的JSON代碼是一個bbox的例子。其中，"bbox"數組代表了該物體被框住的矩形。數組中前兩個元素代表該矩形左上角的坐標，后兩個元素代表該矩形的寬和高。

如果我們使用Python讀取這個JSON文件:

with open('coco_bbox.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# 打印第一個bbox的信息
print(data['annotations'][0]['bbox'])

我們可以得到如下結果:

[190.66, 181.5, 19.34, 27.06]

這就是該bbox的左上角坐標、寬和高。我們可以利用這些信息來訓練圖像識別模型，實現物體檢測功能。