object_detection.core.keypoint_ops模块to_normalized_coordinates()函数的使用说明及示例

to_normalized_coordinates()函数是object_detection.core.keypoint_ops模块中的一个方法，用于将关键点的坐标转换为相对于图像尺寸的归一化坐标。该函数的使用说明如下：

def to_normalized_coordinates(keypoints, height, width):
    """
    将关键点的坐标转换为相对于图像尺寸的归一化坐标

    参数:
      keypoints: 关键点的坐标列表，shape=[num_keypoints, 2]
      height: 图像的高度
      width: 图像的宽度

    返回值:
      normalized_keypoints: 归一化后的关键点坐标列表，shape=[num_keypoints, 2]
    """

使用示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import keypoint_ops

# 创建一个关键点坐标列表
keypoints = tf.constant([[100, 200], [150, 250], [200, 300]], dtype=tf.float32)

# 图像的高度和宽度
height = 400
width = 600

# 调用to_normalized_coordinates()函数进行坐标转换
normalized_keypoints = keypoint_ops.to_normalized_coordinates(keypoints, height, width)

# 打印归一化后的关键点坐标
print(normalized_keypoints)

运行以上代码后，将输出归一化后的关键点坐标：

[[0.16666667 0.33333334]
 [0.25       0.41666666]
 [0.33333334 0.5       ]]

上述示例中，首先创建了一个关键点坐标列表keypoints，其包含了三个关键点的二维坐标。然后指定了图像的高度和宽度。接下来，调用to_normalized_coordinates()函数将关键点的坐标转换为相对于图像尺寸的归一化坐标。最后，打印归一化后的关键点坐标。

这个函数在目标检测任务中经常被用来进行关键点坐标的预处理，将关键点的坐标转换为相对于图像尺寸的归一化坐标后，可以更方便地与其他的图像信息进行联合处理。