不能从utils python导入label_map_utils和visualization_uti

遇到无法导入visualization_utils和label_map_util的问题，通常意味着这些模块没有正确安装或者不在Python的搜索路径中。这些实用程序函数通常与TensorFlow模型的可视化有关，特别是当使用对象检测API时。请按照以下步骤尝试解决此问题：

1. 确认是否正确安装了 TensorFlow Object Detection API: 首先确保你已经正确安装了TensorFlow Object Detection API。这个API包含了许多有用的工具，包括visualization_utils.py和label_map_util.py。安装步骤通常涉及克隆GitHub仓库、安装依赖项，并运行特定的设置脚本。具体步骤可以参考官方指南。

2. 检查PYTHONPATH环境变量: 确保你的PYTHONPATH环境变量包含了Object Detection API的research和research/slim目录。这些目录包含了必要的脚本和库文件。你可以通过终端添加如下命令临时添加到PYTHONPATH（假设你已经克隆到了/path/to/models）:

   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/models/research:/path/to/models/research/slim
   

   如果你需要永久性地添加这些路径，需要编辑你的shell配置文件（如.bashrc, .zshrc等）。

3. 直接从源代码导入: 如果上述步骤都正确无误，尝试直接从它们所在的模块导入这些工具，而不是仅仅写import visualization_utils或import label_map_util。正确的导入方式应该是：

   from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util
   from object_detection.utils import label_map_util
   

4. 检查TensorFlow版本兼容性: 确保你的TensorFlow版本与Object Detection API的版本兼容。某些功能可能在特定版本的TensorFlow上不可用或有变动。

5. 重新安装protoc和protobuf: 有时protobuf的编译问题也会导致此类导入错误。确保你安装了正确的protoc编译器版本，并且protobuf的Python包已正确安装。

如果以上方法都不能解决问题，建议回到StackOverflow原问题页面查看是否有其他用户提供了针对特定情况的解决方案，或者考虑提供更详细的信息（如你的操作系统、Python版本、已安装的包版本等），以便获得更具体的帮助。