Python中object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数的中文说明和使用案例

label_map_util.create_category_index()函数是TensorFlow Object Detection API中的一个方法，用于创建一个将类别ID映射到类别名称的字典。这个函数在对象检测过程中非常有用，它可以帮助我们将检测结果中的类别ID转换为对应的类别名称。

该函数的使用案例如下：

from object_detection.utils import label_map_util

def load_label_map(label_map_path):
    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)
    return category_index

# 载入标签映射文件
label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
category_index = load_label_map(label_map_path)

# 根据类别ID获取类别名称
class_id = 1
class_name = category_index[class_id]['name']
print(class_name)

上述代码中，我们首先定义了一个load_label_map函数来载入标签映射文件。该函数首先使用label_map_util.load_labelmap方法加载标签映射文件，然后使用label_map_util.convert_label_map_to_categories方法将转换为类别列表，最后使用label_map_util.create_category_index方法创建类别索引字典。在调用load_label_map函数后，我们可以通过类别ID来获取对应的类别名称。

这个函数的中文说明：create_category_index()方法接受一个类别列表作为参数，并将其转换为一个类别索引字典。这个类别索引字典中的每个键值对都包含一个类别ID和一个类别名称。