Python中的object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数及其应用介绍

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，将类别的整数编码映射到类别名称和标签。

该函数的基本语法是：

def create_category_index(categories):
    category_index = {}
    for cat in categories:
        category_index[cat['id']] = {'id': cat['id'], 'name': cat['name']}
    return category_index

其中，categories 是一个包含类别信息的列表，每个类别信息都是一个字典，包含以下字段：

- 'id': 类别的整数编码

- 'name': 类别的名称

该函数的作用是将每个类别的整数编码与其名称和标签相关联，并将其存储在一个字典中。字典的 key 是类别的整数编码，value 是一个包含类别的整数编码和其名称的字典。

下面是一个使用 create_category_index() 函数的示例：

from object_detection.utils import label_map_util

categories = [{'id': 1, 'name': 'dog'}, {'id': 2, 'name': 'cat'}, {'id': 3, 'name': 'bird'}]
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

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

在上面的示例中，我们定义了三个类别：dog、cat 和 bird，它们分别对应整数编码 1、2 和 3。然后我们调用 create_category_index() 函数将这些类别信息转换为一个类别索引，并将结果存储在 category_index 变量中。最后，我们遍历 category_index 中的每个类别，并打印其整数编码和名称。

这个函数的主要应用是在目标检测任务中，将一组类别的整数编码与其对应的名称和标签相关联，以便后续处理中可以正确地解释和显示检测结果。例如，我们可以将检测到的目标的整数编码与类别索引进行匹配，并根据索引找到对应的类别名称和标签，从而实现对目标的可视化或分类等操作。