Python中的object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数详解与使用示例

在使用Python进行目标检测时，有一个方便的工具是object_detection.utils.label_map_util模块。其中的create_category_index()函数可以用于创建一个类别索引字典，将类别ID与类别名称对应起来。

该函数的使用方式如下：

create_category_index(categories)

参数categories是一个类别列表，每个类别都包含以下字段：

- id: 类别的ID

- name: 类别的名称

返回值是一个类别索引字典，其中键为类别ID，值为类别名称。

下面是一个使用示例：

from object_detection.utils import label_map_util

# 定义类别列表
categories = [
    {'id': 1, 'name': 'apple'},
    {'id': 2, 'name': 'banana'},
    {'id': 3, 'name': 'orange'}
]

# 创建类别索引字典
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# 打印类别索引字典
print(category_index)

运行以上代码会输出以下结果：

{1: {'id': 1, 'name': 'apple'}, 2: {'id': 2, 'name': 'banana'}, 3: {'id': 3, 'name': 'orange'}}

这样，我们就可以使用类别ID来获取对应的类别名称了。

下面是一个使用类别索引字典的示例：

# 假设检测结果中包含一个类别ID为2的物体
detection_result = {
    'class': 2,
    'score': 0.95
}

# 根据类别ID获取对应的类别名称
class_name = category_index[detection_result['class']]['name']

# 打印类别名称
print(class_name)

运行以上代码会输出以下结果：

banana

使用类别索引字典可以更方便地处理目标检测的结果。