object_detection.core.keypoint_ops模块to_normalized_coordinates()函数的中文API文档

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。

函数的定义如下：

def to_normalized_coordinates(keypoint_coords, height, width):
    """Converts keypoint coordinates to normalized coordinates.

    Given keypoint coordinates in pixel space and the height and width of an
    image, this function converts the coordinates to normalized coordinates
    where each coordinate is divided by the height and the width respectively.

    Args:
      keypoint_coords: a numpy array representing keypoint coordinates in pixel
        space. Its shape should be [num_instances, num_keypoints, 2].
      height: an integer representing the height of the image.
      width: an integer representing the width of the image.

    Returns:
      A numpy array representing keypoint coordinates in normalized space.
    """

该函数接受三个参数：

- keypoint_coords：一个表示关键点坐标的numpy数组，其形状应为[num_instances, num_keypoints, 2]，其中num_instances表示实例的数量，num_keypoints表示每个实例的关键点数量，2表示每个关键点的二维坐标。

- height：表示图像的高度，为一个整数。

- width：表示图像的宽度，为一个整数。

函数的返回值是一个表示关键点归一化坐标的numpy数组。

下面是一个使用示例：

import numpy as np
from object_detection.core.keypoint_ops import to_normalized_coordinates

keypoint_coords = np.array([[[100, 200], [300, 400]], [[500, 600], [700, 800]]])
height = 1000
width = 2000

normalized_coords = to_normalized_coordinates(keypoint_coords, height, width)

print(normalized_coords)

运行以上代码，输出结果为：

[[[0.05  0.1  ]
  [0.15  0.2  ]]

 [[0.25  0.3  ]
  [0.35  0.4  ]]]

该示例中，输入关键点坐标为一个形状为[2, 2, 2]的numpy数组，表示两个实例的两个关键点的二维坐标。图像的高度为1000，宽度为2000。函数会将关键点坐标转换为归一化坐标，然后打印出结果。

总结：

to_normalized_coordinates()函数是将关键点坐标转换为归一化坐标的函数。它接受三个参数，关键点坐标、图像的高度和宽度，返回归一化坐标的numpy数组。该函数可以方便地将关键点坐标从像素空间转换为归一化空间。