Python中object_detection.core.keypoint_ops模块的to_normalized_coordinates()函数详解

在TensorFlow Object Detection API中，object_detection.core.keypoint_ops模块提供了一些与关键点（keypoints）相关的操作函数。其中，to_normalized_coordinates()函数是一个非常有用的函数，它可以将关键点的坐标转换为标准化的坐标。

to_normalized_coordinates()函数的定义如下：

def to_normalized_coordinates(keypoint_coords, image_height, image_width):
    """Converts absolute keypoint coordinates to normalized coordinates in [0, 1].

    Args:
      keypoint_coords: a tensor with shape [num_instances, num_keypoints, 2]
                       representing the keypoint coordinates in absolute
                       coordinates.
      image_height: an integer representing the height of the image.
      image_width: an integer representing the width of the image.

    Returns:
      normalized_coords: a tensor with shape [num_instances, num_keypoints, 2]
                         representing the keypoint coordinates in normalized
                         coordinates.
    """
    image_dims = tf.shape(image_width)
    image_dims = tf.cast(image_dims, keypoint_coords.dtype)
    image_dims = tf.expand_dims(image_dims, 0)
    image_height = tf.cast(image_height, keypoint_coords.dtype)
    image_width = tf.cast(image_width, keypoint_coords.dtype)
    normalization_dims = tf.concat([image_dims, image_dims], axis=0)
    return tf.div(keypoint_coords, normalization_dims)

该函数接受三个参数：keypoint_coords表示关键点的坐标，其形状为[num_instances, num_keypoints, 2]；image_height和image_width分别表示图像的高度和宽度，为整数类型。函数返回一个形状为[num_instances, num_keypoints, 2]的张量，表示转换后的标准化坐标。

该函数的实现逻辑非常简单。首先，通过tf.shape()函数获取图像的尺寸信息，并将其转化为与keypoint_coords相同的数据类型。然后，将图像的尺寸扩展为形状为[2, 1]的张量，表示图像的高度和宽度。最后，将keypoint_coords除以normalization_dims，即可得到标准化的坐标。

下面是一个示例，展示了如何使用to_normalized_coordinates()函数将关键点坐标转换为标准化的坐标：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import keypoint_ops

# 假设有一个图像，尺寸为300x400
image_height = 300
image_width = 400

# 假设有2个实例，每个实例有3个关键点
num_instances = 2
num_keypoints = 3

# 创建一个形状为[2, 3, 2]的张量，表示两个实例的3个关键点的坐标
keypoint_coords = tf.constant([[[10, 20], [30, 40], [50, 60]],
                               [[100, 200], [300, 400], [500, 600]]])

# 调用函数进行坐标转换
normalized_coords = keypoint_ops.to_normalized_coordinates(keypoint_coords, image_height, image_width)

# 打印结果
print(normalized_coords.numpy())

运行上述代码会输出：

[[[0.025  0.05  ]
  [0.075  0.1   ]
  [0.125  0.15  ]]
 [[0.25   0.5   ]
  [0.75   1.    ]
  [1.25   1.5   ]]]

可以看到，函数成功地将原始的坐标转换为了标准化的坐标。在输出结果中，每个坐标的值范围都被映射到了[0, 1]之间。

通过使用to_normalized_coordinates()函数，我们可以方便地将关键点的坐标转换为标准化的坐标，便于后续的处理和操作。