深入学习Python中的object_detection.utils.label_map_utilcreate_category_index()函数

object_detection.utils.label_map_util.create_category_index()函数是TensorFlow Object Detection API中用来创建类别索引的函数。它接受一个标签映射文件作为输入，并返回一个字典，将每个类别的ID映射到其对应的名称。

首先，我们需要先下载一个标签映射文件，在TensorFlow Model Zoo（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/data/mscoco_label_map.pbtxt ）中有一个常用的标签映射文件mscoco_label_map.pbtxt。

下面是create_category_index()函数和使用示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import label_map_util

def create_category_index(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

# 使用示例
label_map_path = 'mscoco_label_map.pbtxt'
category_index = create_category_index(label_map_path)

# 打印类别索引
for key, value in category_index.items():
    print(key, value)

在这个示例中，我们首先导入tensorflow和label_map_util模块。然后创建了一个名为create_category_index()的函数，它接受一个标签映射文件路径作为参数。在函数内部，我们使用label_map_util模块的load_labelmap()函数加载标签映射文件，并使用convert_label_map_to_categories()函数将其转换为类别列表。接下来，我们使用create_category_index()函数将类别列表转换为一个类别索引字典，并返回这个字典。

使用示例中，我们指定了标签映射文件的路径，然后调用create_category_index()函数创建类别索引。最后，我们可以遍历类别索引并打印出每个类别的ID和名称。

这个函数主要用于在物体检测任务中将类别ID转换为具体的类别名称，方便结果的可视化和分析。