Python中object_detection.builders.preprocessor_builderbuild()方法的中文使用手册

preprocessor_builder.build()方法是用于构建预处理器的Python函数。预处理器用于在对象检测模型中对输入图像进行处理，以便使其适合于模型的训练或推理。

该方法没有提供中文的使用手册，但是可以通过以下方式使用该方法：

首先，需要导入必要的模块：

from object_detection.builders import preprocessor_builder
from object_detection.protos import preprocessor_pb2
from object_detection.core import preprocessor
from google.protobuf import text_format

然后，需要定义一个preprocessor_pb2.PreprocessingStep的对象，该对象表示一个预处理步骤。可以根据需要添加多个预处理步骤，例如resize、crop等。下面示例中添加了一个resize和一个crop步骤：

preprocessing_step = preprocessor_pb2.PreprocessingStep()
preprocessing_step.resize_image_and_masks.CopyFrom(
    preprocessor_pb2.ResizeImageAndMasks(height=300, width=300))
preprocessing_step.random_crop_image_and_boxes.CopyFrom(
    preprocessor_pb2.RandomCropImageAndBoxes(height=250, width=250))

然后，需要创建一个preprocessor_pb2.Preprocessor对象，并添加上面创建的预处理步骤。可以根据需要添加多个预处理器，例如对训练和推理阶段使用不同的预处理器：

preprocessor_config = preprocessor_pb2.Preprocessor()
preprocessor_config.step.extend([preprocessing_step])

接下来，使用preprocessor_builder.build()方法构建预处理器。该方法接受一个preprocessor_pb2.Preprocessor对象作为参数，并返回一个preprocess.Preprocessor对象：

preprocessor = preprocessor_builder.build(preprocessor_config)

最后，可以使用构建的预处理器对输入图像进行处理，例如对图像进行resize和crop：

image = ...  # 输入图像

# 调用预处理器的preprocess方法对图像进行处理
preprocessed_image, _ = preprocessor.preprocess(
    image=image,
    boxes=None,
    classes=None,
    **preprocessor_config.as_dict()
)

上述示例中将使用resize_image_and_masks和random_crop_image_and_boxes两个预处理步骤对输入图像进行处理。当然，你可以根据自己的需要修改预处理步骤，并添加其他的预处理步骤。

注意：上述示例中的preprocessor_config.as_dict()方法用于将preprocessor_config对象转换为字典，以便作为preprocessor.preprocess()方法的关键字参数使用。