要提高边界框的准确性，可以尝试以下几种方法：

1. 使用更准确的检测模型：边界框的准确性很大程度上依赖于使用的检测模型。可以尝试使用准确度更高的模型，如Faster R-CNN、YOLOv4等。

2. 调整模型的超参数：模型的超参数可以对边界框的准确性产生很大影响。可以尝试调整模型的学习率、迭代次数、批大小等超参数，以提高模型的性能。

3. 数据增强：通过对训练数据进行增强，可以提高模型对边界框的准确性。常用的数据增强方法包括随机裁剪、旋转、缩放等。

下面是一个使用数据增强方法来提高边界框准确性的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import albumentations as A

# 加载图像和边界框数据
image = cv2.imread("image.jpg")
bboxes = np.array([[100, 100, 200, 200]])

# 定义数据增强的变换
transform = A.Compose([
    A.RandomCrop(width=300, height=300),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.ShiftScaleRotate(p=0.5),
])

# 进行数据增强
augmented = transform(image=image, bboxes=bboxes)
image_augmented = augmented['image']
bboxes_augmented = augmented['bboxes']

# 显示原始图像和增强后的图像及边界框
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Augmented Image", image_augmented)

for bbox in bboxes:
    x, y, w, h = bbox
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

for bbox in bboxes_augmented:
    x, y, w, h = bbox
    cv2.rectangle(image_augmented, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Original Image with Bounding Box", image)
cv2.imshow("Augmented Image with Bounding Box", image_augmented)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，使用了albumentations库来实现数据增强。通过随机裁剪、水平翻转和平移缩放等操作，可以增加训练数据的多样性，从而提高边界框的准确性。