Python中object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数的详细介绍

label_map_util.create_category_index()是一个用于创建类别索引的函数，它接受一个标签映射文件作为输入，并将其转换为包含类别名称和标签ID的字典。这个函数的详细介绍和使用例子如下：

函数介绍：

def create_category_index(label_map_path, use_display_name=True):
    """Reads a label map and returns a category index.

    Args:
        label_map_path: Path to StringIntLabelMap proto text file.
        use_display_name: (boolean) choose whether to load 'display_name' field
            as category names.  Defaults to True.  Note that for (1) most
            TFOD-pretrained models, this should be False, since those models
            use the 'name' field as the display name, and (2) few other models
            (like EfficientDet) use True.
    Returns:
        A category index, which is a dictionary that maps integer ids to dicts
        containing categories, e.g.,
        {1: {'id': 1, 'name': 'dog'}, 2: {'id': 2, 'name': 'cat'}, ...}
    """

该函数接受两个参数：

- label_map_path：标签映射文件的路径，这个文件是一个StringIntLabelMap proto文件，用于将类别名称(str)映射到整数ID(int)。

- use_display_name（可选）：一个布尔值，用于选择是否将“display_name”字段用作类别名称。对于大多数TFOD预训练模型，默认值应为False，因为这些模型使用“name”字段作为显示名称。

函数返回一个类别索引，它是一个字典，将整数ID映射到包含类别名称和标签ID的字典。

下面是一个使用label_map_util.create_category_index()的例子：

from object_detection.utils import label_map_util

# 定义标签映射文件的路径
label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'

# 创建类别索引
category_index = label_map_util.create_category_index(label_map_path)

# 输出类别索引
print(category_index)

输出：

{1: {'id': 1, 'name': 'dog'}, 2: {'id': 2, 'name': 'cat'}, ...}

在这个例子中，我们首先导入了label_map_util模块。然后，我们定义了标签映射文件的路径，并将其传递给label_map_util.create_category_index()函数。该函数返回一个类别索引，将整数ID映射到包含类别名称和标签ID的字典。最后，我们输出了类别索引。

请注意，为了运行此示例，您需要确保已经安装了TensorFlow对象检测库（tensorflow-object-detection-api）并且已经导入了必要的模块。