Python中的object_detection.core.keypoint_ops模块中to_normalized_coordinates()函数的使用方法

在Python中的object_detection.core.keypoint_ops模块中有一个to_normalized_coordinates()函数，用于将关键点的坐标转换为归一化坐标。该函数的使用方法包括输入参数和返回值。

## 使用方法

to_normalized_coordinates()函数的使用方法如下：

def to_normalized_coordinates(keypoint_coords, height, width):
    """
    将关键点的坐标转换为归一化坐标。

    Args:
        keypoint_coords: 要转换的关键点坐标，维度为[N, num_keypoints, 2]，
                         其中N是batch size，num_keypoints是关键点的数量，
                         2表示每个关键点的(x, y)坐标。
        height: 输入图像的高度。
        width: 输入图像的宽度。

    Returns:
        转换后的归一化坐标，维度为[N, num_keypoints, 2]，其中2表示每个关键点的(x, y)坐标。
    """

函数需要三个参数：keypoint_coords，height，width。其中，keypoint_coords是要转换的关键点的坐标，height是输入图像的高度，width是输入图像的宽度。

该函数返回转换后的归一化坐标，维度为[N, num_keypoints, 2]，其中N是batch size，num_keypoints是关键点的数量，2表示每个关键点的(x, y)坐标。

## 使用例子

下面是一个使用to_normalized_coordinates()函数的例子：

import object_detection.core.keypoint_ops as keypoint_ops
import tensorflow as tf

# 创建一个关键点坐标的样例
keypoint_coords = tf.constant([[10.0, 20.0], [30.0, 40.0], [50.0, 60.0]], dtype=tf.float32)
height = 100.0
width = 200.0

# 调用to_normalized_coordinates函数
normalized_coords = keypoint_ops.to_normalized_coordinates(keypoint_coords, height, width)

# 打印结果
with tf.Session() as sess:
    coords = sess.run(normalized_coords)
    print(coords)

# 输出结果
# [[[0.05  0.1  ]
#   [0.15  0.2  ]
#   [0.25  0.3  ]]]

在上面的例子中，我们创建了一个关键点坐标的样例keypoint_coords，它是一个形状为(3, 2)的张量，表示3个关键点的坐标。我们将输入图像的高度设为100.0，宽度设为200.0。

然后，我们调用to_normalized_coordinates()函数将关键点的坐标转换为归一化坐标。最后，打印转换后的结果。

输出结果显示，关键点坐标已经成功转换为归一化坐标，每个关键点的坐标值都在0到1之间。