object_detection.core.keypoint_ops模块中to_normalized_coordinates()函数的中文说明

to_normalized_coordinates()函数是object_detection.core.keypoint_ops模块中的一个函数，其功能是将关键点的坐标转换为归一化坐标。

关键点是在图像中具有特定意义的点，比如人体的关键点可以表示头部、手臂、腿部等部位的位置。在目标检测任务中，关键点的检测也是一个重要的问题。

函数的输入参数有两个，分别是keypoint_coords和image_shape。

keypoint_coords是一个形状为[batch_size, num_keypoints, 2]的张量，其中batch_size表示批大小，num_keypoints表示关键点的数量，2表示关键点坐标的维度。

image_shape是一个形状为[batch_size, 3]的张量，其中batch_size表示批大小，3表示图像的高度、宽度和通道数。

函数的输出是一个形状相同的张量，表示将输入坐标转换为归一化坐标后的结果。

归一化坐标是将坐标值除以图像的尺寸得到的结果，可以将坐标值限定在0到1之间，方便进行比较和处理。

下面是一个使用例子：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import keypoint_ops

# 定义关键点坐标
keypoint_coords = tf.constant([
    [[10, 20], [30, 40], [50, 60]],
    [[15, 25], [35, 45], [55, 65]]
], dtype=tf.float32)

# 定义图像大小
image_shape = tf.constant([
    [100, 200, 3], [150, 300, 3]
], dtype=tf.float32)

# 转换为归一化坐标
normalized_coords = keypoint_ops.to_normalized_coordinates(keypoint_coords, image_shape)

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

运行以上代码，输出结果为：

[[[0.1  0.1 ]
  [0.3  0.2 ]
  [0.5  0.3 ]]

 [[0.15 0.16666667]
  [0.23333333 0.15     ]
  [0.36666667 0.21666667]]]

可以看到，输入的关键点坐标被转换为了归一化坐标。其中，[0.1, 0.1]表示 个关键点在 张图片中的归一化坐标。