Tensorflow对象检测api获取按边界框坐标排序的预测

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow对象检测API是TensorFlow中的一个功能强大的工具，用于进行目标检测任务。

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中识别和定位特定对象的位置。TensorFlow对象检测API通过使用预训练的神经网络模型，可以实现高效准确的目标检测。

按边界框坐标排序的预测是指对于目标检测任务，通过TensorFlow对象检测API获取的预测结果按照边界框的坐标进行排序。边界框坐标通常由左上角和右下角的坐标表示，可以用来确定目标在图像中的位置和大小。

为了获取按边界框坐标排序的预测，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import visualization_utils as viz_utils

加载预训练的模型和标签映射：

model = tf.saved_model.load('path/to/saved_model')
category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap('path/to/label_map.pbtxt', use_display_name=True)

进行目标检测：

image_np = load_image('path/to/image.jpg')  # 加载待检测的图像
input_tensor = tf.convert_to_tensor(image_np)
input_tensor = input_tensor[tf.newaxis, ...]
detections = model(input_tensor)

对预测结果进行排序并可视化：

num_detections = int(detections.pop('num_detections'))
detections = {key: value[0, :num_detections].numpy() for key, value in detections.items()}
detections['num_detections'] = num_detections

detections['detection_classes'] = detections['detection_classes'].astype(np.int64)
sorted_detections = sorted(zip(detections['detection_boxes'], detections['detection_scores'], detections['detection_classes']), key=lambda x: x[0][1])

viz_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
    image_np,
    sorted_detections,
    detections['detection_classes'],
    detections['detection_scores'],
    category_index,
    use_normalized_coordinates=True,
    max_boxes_to_draw=200,
    min_score_thresh=0.2,
    agnostic_mode=False)

plt.imshow(image_np)
plt.show()

在上述代码中，首先导入了必要的库和模块。然后，加载了预训练的模型和标签映射文件。接下来，通过model对待检测的图像进行目标检测，得到了预测结果detections。最后，对预测结果按照边界框坐标进行排序，并使用viz_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array函数将排序后的结果可视化在图像上。

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