Python中的object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数解析与实例讲解

label_map_util.create_category_index()函数是TensorFlow Object Detection API中的一个辅助函数，用于创建一个类别索引字典。在目标检测任务中，我们通常需要将目标类别名称与其对应的整数编码相互映射，这个函数就是为了处理这个映射关系。

该函数的定义如下：

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

函数的参数categories是一个包含目标类别信息的列表，每个类别信息是一个字典对象，包括id和name两个键，分别对应目标类别的整数编码和名称。

该函数的返回值是一个字典对象category_index，其中每个键是目标类别的整数编码，值是一个字典，包括id和name键，分别对应目标类别的整数编码和名称。

下面是一个使用create_category_index()函数的实例：

from object_detection.utils import label_map_util

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)

print(category_index)

首先，我们从label_map_util模块中导入了create_category_index()函数。然后，我们指定了一个label_map_path变量，用于指定标签映射文件的路径。

接下来，我们使用label_map_util.load_labelmap()函数加载标签映射文件，并使用label_map_util.convert_label_map_to_categories()函数将标签映射转换为类别信息列表。其中，max_num_classes参数用于指定最大类别数量，use_display_name参数用于指定是否使用显示名称。

最后，我们调用create_category_index()函数传入类别信息列表，得到最终的类别索引字典category_index。

最后，我们打印输出了得到的类别索引字典。输出结果类似于：

{1: {'id': 1, 'name': 'person'}, 2: {'id': 2, 'name': 'bicycle'}, ...}

可以看到，类别索引字典中的每个键对应一个整数编码，值是一个字典对象，包括类别的整数编码和名称。

通过create_category_index()函数，我们可以方便地将目标类别的整数编码与名称相互映射，在目标检测过程中进行类别标识和可视化。