自定义TF对象检测边界框厚度＆amp;标签字体大小

Question

使用https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb运行预测。

• OS平台和分发（例如，Linux Ubuntu 16.04）：

    

  Linux Ubuntu 16.04

想要自定义标签字体大小＆amp;边界框厚度作为我的标签文字＆amp; bbox在图像检测中太厚。

感谢您的帮助！如果你自己完成了这个，请传递你的知识！ ：）

Answer 1

您可以通过更改line_thickness中的visualize_boxes_and_labels_on_image_array参数来更改边界框厚度，如下所示：

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
          image_np,
          np.squeeze(boxes),
          np.squeeze(classes).astype(np.int32),
          np.squeeze(scores),
          category_index,
          use_normalized_coordinates=True,
          line_thickness=8)

Answer 2

Ubuntu 16.04似乎没有附带arial.ttf字体 - 而且遗憾的是vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array默认使用它，除了更改python代码之外它是不可配置的。当它无法找到该字体时，它会使用默认的位图字体，但分辨率太低，无法用于多种用途，尤其是在低DPI设置下。

但是，您可以通过多种方式解决此问题：

• 安装Microsoft核心字体：sudo apt-get install ttf-mscorefonts-installer（但这对我不起作用 - 不确定原因）
• 或将非常相似的字体DejaVuSans.ttf复制到目录arial.ttf
中名称为/usr/share/fonts/truetype/dejavu的文件中
• 或将DejaVuSans.ttf复制到arial.ttf目录中名称为object_detection的文件中（假设您在那里运行代码）

然后，您可以使用DPI=100显示您的方框和标签，并仍然可以阅读字体。

之前 - 使用默认位图字体的100 DPI：

之后 - 带有arial.ttf

的100 DPI

Answer 3

更改字体大小：

在文件models/research/object_detection/utils/visualization_utils.py中 从第202行开始：

尝试：

  font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 24) 
except IOError:
  font = ImageFont.load_default()

在这里，我们只需要将数字24更改为所需的字体大小即可。