使用Python中的object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数构建目标类别索引

在使用Python中的目标检测模型时，通常会使用一个标签映射文件来将目标类别的标签映射成对应的整数值。在TensorFlow的object_detection模块中，提供了一个方便的工具函数label_map_util.create_category_index()来构建目标类别索引。

create_category_index函数的定义如下：

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

该函数接受一个目标类别列表作为输入参数，并返回一个字典类型的目标类别索引，其中键值对的形式为类别的整数ID和类别信息。

下面是一个使用create_category_index函数构建目标类别索引的示例代码：

from object_detection.utils import label_map_util

label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'  # 标签映射文件路径

# 读取标签映射文件
categories = label_map_util.load_labelmap(label_map_path)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# 打印目标类别索引
for idx, category in category_index.items():
    print('ID: {}, Name: {}'.format(idx, category['name']))

在这个示例中，首先指定了标签映射文件的路径，然后使用load_labelmap函数读取这个文件。load_labelmap函数会返回一个包含类别信息的列表。

接下来，我们调用create_category_index函数，并将load_labelmap函数返回的列表作为参数传递给它。函数会遍历类别信息列表，将类别的整数ID作为键，类别信息字典作为值，存储在一个新的字典category_index中。

最后，我们对category_index进行遍历，并打印每个类别的ID和名称。

这是一个简单的使用create_category_index函数构建目标类别索引的例子。你可以根据自己的需求对目标类别索引进行进一步的处理和应用，在目标检测任务中起到非常重要的作用。