我看到您在该行中使用了一个过滤器
b = [x for x in classes if x ==1]来获取所有人员检测信息。（在标签图中，人的ID恰好是1）。但它没有工作，因为你需要改变
boxes，
scores并
classes相应。尝试这个
：
首先删除线
b = [x for x in classes if x == 1]
然后添加以下after
sess.run()函数
boxes = np.squeeze(boxes)scores = np.squeeze(scores)classes = np.squeeze(classes)indices = np.argwhere(classes == 1)boxes = np.squeeze(boxes[indices])scores = np.squeeze(scores[indices])classes = np.squeeze(classes[indices])
然后调用可视化功能
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, boxes, classes, scores, category_index, use_normalized_coordinates=True, line_thickness=8)
这个想法是该模型可以产生多个类别的检测结果，但是只有类别人物被选中才能在图像上可视化。
