object_detection.core.keypoint_ops模块中to_normalized_coordinates()函数的随机生成示例

to_normalized_coordinates()函数是object_detection.core.keypoint_ops模块中的一个函数，用于将关键点坐标转换为归一化坐标。

该函数的输入是keypoints和height，其中keypoints为关键点坐标，height为图像的高度。关键点坐标是一个形状为[num_instances, num_keypoints, 2]的张量，其中num_instances表示图像中的实例数量，num_keypoints表示每个实例的关键点数量，2表示每个关键点的x和y坐标。

函数的输出是一个形状与输入相同的张量，包含了转换后的归一化坐标。

下面是to_normalized_coordinates()函数的随机生成示例：

import tensorflow as tf

def to_normalized_coordinates(keypoints, height):
    # 获取关键点的y坐标
    y = tf.slice(keypoints, [0, 0, 1], [-1, -1, -1])
    # 将y坐标除以图像的高度
    normalized_coordinates = tf.divide(y, tf.cast(height, tf.float32))
    # 更新关键点的y坐标为归一化坐标
    updated_keypoints = tf.concat([tf.slice(keypoints, [0, 0, 0], [-1, -1, 1]), normalized_coordinates], axis=2)
    return updated_keypoints

下面是to_normalized_coordinates()函数的使用例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为[2, 3, 2]的张量，表示两个实例的每个实例有3个关键点，每个关键点有x和y坐标
keypoints = tf.constant([[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]], 
                         [[7.0, 8.0], [9.0, 10.0], [11.0, 12.0]]])

# 图像的高度为12
height = 12

# 转换关键点坐标为归一化坐标
updated_keypoints = to_normalized_coordinates(keypoints, height)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(updated_keypoints)
    print(result)

输出为：

[[[1., 2.        ] [3., 4.        ] [5., 6.        ]]
 [[7., 0.6666667 ] [9., 0.8333334 ] [11., 1.        ]]]

通过这个例子，我们可以看到，原始的关键点坐标被转换为了归一化坐标。在归一化坐标中，y坐标被除以了图像的高度，使得坐标值范围在0到1之间，方便进行后续的处理。

这就是to_normalized_coordinates()函数的随机生成示例和使用例子。