深入理解Python中的object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数

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。该函数主要用于将从TensorFlow Object Detection API模型训练得到的label_map.pbtxt文件中的类别标签和对应的分类id进行映射，方便后续的物体检测结果的可视化。

下面给出一个使用例子，假设我们已经训练了一个Object Detection模型，并且得到了一个label_map.pbtxt文件，其中包含了以下两个类别的信息：

item {

id: 1

name: 'dog'

}

item {

id: 2

name: 'cat'

}

我们可以使用create_category_index()函数将这些类别信息转化为一个类别索引字典，并对这个字典进行可视化。

首先，我们需要导入需要使用的库：

from object_detection.utils import label_map_util
import tensorflow as tf

然后，我们可以定义一个函数，用于加载label_map.pbtxt文件，并调用create_category_index()函数创建类别索引字典：

def load_label_map(label_map_path):
    label_map = label_map_util.load_labelmap(label_map_path)
    categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90, use_display_name=True)
    category_index = label_map_util.create_category_index(categories)
    return category_index

接下来，我们可以调用这个函数，并对类别索引字典进行可视化：

label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
category_index = load_label_map(label_map_path)

for category in category_index.values():
    print('id:', category['id'])
    print('name:', category['name'])

这段代码将会输出以下内容：

id: 1

name: dog

id: 2

name: cat

通过这个例子，我们可以看到create_category_index()函数的作用，它可以将从label_map.pbtxt文件中读取到的类别标签和分类id进行映射，生成一个类别索引字典，方便后续的物体检测结果的可视化。