Python中object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数的使用方法详解

label_map_util.create_category_index()函数是TensorFlow Object Detection API中的一个辅助函数，用于创建一个标签和类别编号的映射字典。

使用方法如下：

1. 导入相关模块和函数：

from object_detection.utils import label_map_util

2. 加载标签映射文件：

PATH_TO_LABELS = 'path_to_label_map_file.pbtxt'
category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(PATH_TO_LABELS, use_display_name=True)

其中，PATH_TO_LABELS是标签映射文件的路径，该文件通常是一个.pbtxt文件，包含标签名称和对应的类别编号。

3. 创建标签和类别编号的映射字典：

category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

其中，categories是一个包含标签和类别编号的列表。每个元素都是一个字典，包含name和id两个键值对，分别表示标签名称和对应的类别编号。

4. 使用映射字典：

image_labels = [0, 1, 2, 3, 4]
label_names = [category_index[label]['name'] for label in image_labels]

通过映射字典，可以根据类别编号找到对应的标签名称。以上例子中，label_names将被赋值为['cat', 'dog', 'car', 'person', 'bus']。

以下是一个完整的使用例子：

from object_detection.utils import label_map_util

# 加载标签映射文件
PATH_TO_LABELS = 'path_to_label_map_file.pbtxt'
category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(PATH_TO_LABELS, use_display_name=True)

# 创建映射字典
categories = [{'name': 'cat', 'id': 1}, {'name': 'dog', 'id': 2}, {'name': 'car', 'id': 3}, {'name': 'person', 'id': 4}, {'name': 'bus', 'id': 5}]
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# 使用映射字典
image_labels = [0, 1, 2, 3, 4]
label_names = [category_index[label]['name'] for label in image_labels]

print(label_names)

输出结果为['cat', 'dog', 'car', 'person', 'bus']。

通过以上的例子，我们可以看到label_map_util.create_category_index()函数的使用方法。它可以方便地创建一个标签和类别编号的映射字典，从而方便我们在对象检测任务中使用。