Python中object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数的中文解析

object_detection.utils.label_map_util.create_category_index() 是 TensorFlow Object Detection API 中的一个函数，用于创建一个类别索引字典。这个函数的主要作用是将类别标签映射到整数索引。

函数的参数是一个类别标签映射文件的路径，该文件是一个pbtxt文件，其中定义了每个类别的名称和对应的整数ID。函数会解析这个文件并返回一个包含类别名称和整数ID之间映射关系的字典。

下面是一个使用例子：

from object_detection.utils import label_map_util

path_to_label_map = 'path/to/label_map.pbtxt'

category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(path_to_label_map, use_display_name=True)

# 根据类别索引获取类别名称
class_name = category_index[1]['name']
print(class_name)  # 输出类别名称

# 根据类别索引获取整数ID
class_id = category_index[1]['id']
print(class_id)  # 输出整数ID

在上面的例子中，首先需要引入label_map_util模块。接下来，需要提供一个类别标签映射文件的路径，这里假设路径是path/to/label_map.pbtxt。

然后，使用label_map_util.create_category_index_from_labelmap()函数读取标签映射文件，并将use_display_name参数设置为True，以保持类别名称与标签文件中定义的一致。

最后，可以根据类别索引获取类别名称和整数ID。在上面的例子中，我们传入索引为1的类别，返回的结果中，['name']对应类别名称，['id']对应整数ID。

需要注意的是，类别索引从1开始，所以根据类别索引获取类别名称和整数ID时，需要传入索引值加1。

这样，就可以使用create_category_index()函数创建一个类别索引字典，并使用该字典进行类别名称和整数ID的映射。这对于对象检测任务中识别类别以及进行后续处理非常有用。