目标检测后的图像上绘制边界框和标签

效果如图所示,有个遗憾就是CV2在图像上显示中文有点难,也不想用别的了,所以改成了英文,代码在下面了,一定要注意一点,就是标注文件的读取一定要根据自己的实际情况改一下,我的所有图像的标注文件是一个XML文件。

python 复制代码
import cv2
import os
import numpy as np

def draw_label_type(draw_img,bbox,label_color):
    label = str(bbox[-1])
    labelSize = cv2.getTextSize(label + '0', cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 2)[0]
    if bbox[1] - labelSize[1] - 3 < 0:
        # 在图像上绘制边界框
        cv2.rectangle(draw_img,
                      (bbox[0], bbox[1] + 2),
                      (bbox[0] + labelSize[0], bbox[1] + labelSize[1] + 3),
                      color=label_color,
                      thickness=-1
                      )

        # 在图像中的边界框中打上标签
        cv2.putText(draw_img, label,
                    (bbox[0], bbox[1] + labelSize[1] + 3),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    0.5,
                    (0, 0, 0),
                    thickness=1
                    )
    else:
        # 在图像上绘制边界框
        cv2.rectangle(draw_img,
                      (bbox[0], bbox[1] - labelSize[1] - 3),
                      (bbox[0] + labelSize[0], bbox[1] - 3),
                      color=label_color,
                      thickness=-1
                      )

        # 在图像中的边界框中打上标签
        cv2.putText(draw_img, label,
                    (bbox[0], bbox[1] - 3),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    0.5,
                    (0, 0, 0),
                    thickness=1
                    )
    cv2.rectangle(draw_img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), color=label_color, thickness=1)
    return draw_img

# 读取标注文件
def read_data(data_name):
    image_label=[]
    with open(data_name, 'r') as f:
        for line in f:
            image_label.append(line)
    return image_label

def spli_lab(word):
    labs = []
    while (len(word) > 10):
        tem = [int(word[-9]),int(word[-8]),int(word[-5]),int(word[-4]),word[-1]]
        labs.append(tem)
        word = word[:-10]
    return labs

def img_ann_ply(label):
    for lab in label:
        word = lab.split()
        #获取一张图象中的标签及位置
        # !!!!!怎们分离需要根据自己存储格式改变
        img_box = spli_lab(word)
        img_name = word[0][:-2]
        # 图像文件存储为.bmp。这里因为发现有的标间存储有bug设置了一个筛选
        if img_name[-1] != 'p':
            img_name = img_name[:-1]
        image = os.path.join(inputPath, img_name)
        # img = cv2.imread(image)
        img = cv2.imdecode(np.fromfile(image, dtype=np.uint8), -1)
        # 根据数据集中缺陷的不同设置边界框的颜色
        for box in img_box:
            if box[-1] == '"虫烂"':
                box_color = (255, 0, 0)
                box[-1] = 'Insect rot'
            elif box[-1] == '"内皮"':
                box_color = (0, 0, 255)
                box[-1] = 'endothelium'
            else:
                box_color = (0, 255, 0)
                box[-1] = 'charring'

            img = draw_label_type(img, box, box_color)

        #展示图像
        cv2.imshow("banliquexain", img)
        # 延时显示,如果想要键盘控制窗口的切换可将int数字改成0
        cv2.waitKey(60)
        #为了使窗口变得连续,我们将窗口销毁注销
        # cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    inputPath = r"F:\project\*****\datasets_2000"
    dataset_root = r"F:\project\**\datasets_2000\DetectTrainData.txt"
    # 读取标注文件,注意!!!!!!
    # 这里的标注文件读取会因文件存储格式不同需要自己改动
    label=read_data(data_name=dataset_root)

    #把标注文件中每张图像分别标注并显示
    img_ann_ply(label)
相关推荐
加油吧zkf16 分钟前
水下目标检测:突破与创新
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
加油吧zkf16 分钟前
AI大模型如何重塑软件开发流程?——结合目标检测的深度实践与代码示例
开发语言·图像处理·人工智能·python·yolo
峙峙峙29 分钟前
线性代数--AI数学基础复习
人工智能·线性代数
weiwuxian34 分钟前
揭开智能体的神秘面纱:原来你不是"超级AI"!
人工智能
Codebee35 分钟前
“自举开发“范式:OneCode如何用低代码重构自身工具链
java·人工智能·架构
说私域1 小时前
基于开源AI智能名片链动2+1模式的S2B2C商城小程序:门店私域流量与视频号直播融合的生态创新研究
人工智能·小程序·开源
Ronin-Lotus1 小时前
深度学习篇---Yolov系列
人工智能·深度学习
静心问道1 小时前
GoT:超越思维链:语言模型中的有效思维图推理
人工智能·计算机视觉·语言模型
aneasystone本尊1 小时前
学习 Claude Code 的工具使用(三)
人工智能
szxinmai主板定制专家1 小时前
【精密测量】基于ARM+FPGA的多路光栅信号采集方案
服务器·arm开发·人工智能·嵌入式硬件·fpga开发