MMdet修改检测框字体大小、位置、颜色、填充框 |
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MMdet修改检测框字体大小、位置、颜色、填充框
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1.修改填充框 在mmdet/core/visulization/image.py下面，139行开始，写文字和填充框的代码，把填充框那部分注释掉 2.修改检测框字体大小、颜色 找到mmdet/models/detectors/base.py文件，修改class BaseDetector()中的show_result()函数的输入参数 def show_result(self, img, result, score_thr=0.3, bbox_color='green', # 检测框的颜色 text_color='green', # 字体的颜色 thickness=2, # 检测框的粗细 font_size=1.5, # 字体大小 win_name='', show=False, wait_time=0, out_file=None): 3.修改字体的粗细程度 找到文件anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/mmcv/visualization/image.py。在mmcv.imshow_det_bboxes()函数调用cv2.putText函数将类别文字标注到图上，加上改变字体粗细的参数。 cv2.putText(img, label_text, (bbox_int[0], bbox_int[1] - 2), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, font_scale, text_color, 3 #加入改变字体粗细的参数) 4.设置跟随图片分辨率自动设置字体大小的 我们可以根据输入图片的尺寸来给thickness和font_scale赋值，字体大小为np.floor(5e-4 * np.shape(img)[1] + 0.5)。检测框的粗细设置为max((np.shape(img)[0] + np.shape(img)[1]) // 1080, 1)。 def show_result(self, img, result, score_thr=0.3, bbox_color='green', text_color='green', #thickness=3, #font_scale=0.8, win_name='', show=False, wait_time=0, out_file=None): img = mmcv.imread(img) font_scale=np.floor(5e-4 * np.shape(img)[1] + 0.5) thickness=thickness = max((np.shape(img)[0] + np.shape(img)[1]) // 1080, 1) img = img.copy() if isinstance(result, tuple): bbox_result, segm_result = result if isinstance(segm_result, tuple): segm_result = segm_result[0] # ms rcnn else: bbox_result, segm_result = result, None bboxes = np.vstack(bbox_result) labels = [ np.full(bbox.shape[0], i, dtype=np.int32) for i, bbox in enumerate(bbox_result) ] labels = np.concatenate(labels) # draw segmentation masks if segm_result is not None and len(labels) > 0: # non empty segms = mmcv.concat_list(segm_result) inds = np.where(bboxes[:, -1] > score_thr)[0] np.random.seed(42) color_masks = [ np.random.randint(0, 256, (1, 3), dtype=np.uint8) for _ in range(max(labels) + 1) ] for i in inds: i = int(i) color_mask = color_masks[labels[i]] sg = segms[i] if isinstance(sg, torch.Tensor): sg = sg.detach().cpu().numpy() mask = sg.astype(bool) img[mask] = img[mask] * 0.5 + color_mask * 0.5 # if out_file specified, do not show image in window if out_file is not None: show = False # draw bounding boxes mmcv.imshow_det_bboxes( img, bboxes, labels, class_names=self.CLASSES, score_thr=score_thr, bbox_color=bbox_color, text_color=text_color, thickness=thickness, font_scale=font_scale, win_name=win_name, show=show, wait_time=wait_time, out_file=out_file) if not (show or out_file): return img5.更加详细的解说可以看大佬的博客 MMDetection V2.0 可视化参数修改_威风凛凛小程序员的博客-CSDN博客MMDetection V2.0 可视化参数修改改变检测框的颜色、粗细、文字大小改变文字粗细修改效果将MMDetection的检测结果在SAR图上可视化时，发现字体太小、太细，看不清。修改MMDtection中一些参数可以改变检测框的颜色、粗细、字体大小、字体粗细。改变检测框的颜色、粗细、文字大小找到mmdet/models/detectors/base.py文件，修改class BaseDetector()中的show_result()函数的输入参数 def show_result(self 目标检测修改检测框大小、粗细_天涯小才的博客-CSDN博客_怎么调整目标检测框的大小 |
https://blog.csdn.net/qq_40502460/article/details/117319923【本文地址】