object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数在Python中的用法与示例

label_map_util.create_category_index()函数是在TensorFlow的object_detection.utils.label_map_util模块中的一个函数。它用于将标签映射文件中的类别ID与类别名称进行映射，方便使用时能够直观地查看类别名称。

以下是label_map_util.create_category_index()函数的使用方法及示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import label_map_util

# 加载标签映射文件
label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
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)

# 输出类别ID与类别名称的映射
for category in category_index.values():
    print('Category ID: {} | Name: {}'.format(category['id'], category['name']))

在这个例子中，我们首先通过load_labelmap()函数加载了一个标签映射文件，该文件通常是一个.pbtxt文件，其中包含了类别ID与类别名称之间的映射关系。

然后，我们使用convert_label_map_to_categories()函数将标签映射文件转换为一个字典列表，其中每个字典包含了类别的id、name、display_name等信息。

接下来，我们调用create_category_index()函数，并将上一步得到的字典列表作为参数传入，创建了一个类别索引。

最后，我们可以使用category_index.values()获取所有类别的信息，然后遍历输出类别ID与类别名称的映射关系。

需要注意的是，参数max_num_classes指定最大的类别数量，可以根据实际情况进行设置，默认值为90。use_display_name参数指定是否使用display_name字段作为类别名称，当display_name不存在时，会使用name字段作为类别名称。