Question

当前，我正在使用经过定制培训的标准Tensorflow对象检测脚本，我想更改绑定框的颜色以适合我的应用程序的性质。但是，我似乎找不到办法。例如，与其绘制绿色框ID，不如在检测到的对象周围绘制红色框。预先谢谢你！

Answer 1

我遇到了麻烦-找到了办法。我没有发现任何记录如何执行此操作的文件。有点，因为某些颜色似乎不起作用。

打开“ visualizations_utils.py”。应该在Lib \ site-packages \ utils中。第41至63行是您的颜色。

位于第164行的正下方，

draw = ImageDraw.Draw（image），

输入新行

color ='粉红色'

保存它，现在您将颜色更改为粉红色。在第175行中，您可以缩小标签文本。

某些颜色似乎不起作用，例如“红色”。

Answer 2

在标签图pbtxt文件中添加“颜色”属性。即

项目{ 名称：“ / m / 01g317” 编号：1 display_name：“人” 颜色：“粉红色” }
打开文件“ research / object_detection / protos / string_int_label_map.proto”。添加以下行。
```
optional string color = 4;
```
注意分号，花括号。
然后需要序列化数据，因此请从研究中运行以下命令文件夹
```
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
```
在此之前，您必须根据您的操作系统安装protobuf。

更改文件object_detection / utils / lable_map_util.py的功能“ convert_label_map_to_categories”的代码

类别= [] list_of_ids_already_added = [] 如果不是label_map： label_id_offset = 1 对于范围（max_num_classes）中的class_id： Categories.append（{ 'id'：class_id + label_id_offset， 'name'：'category _ {}'。format（class_id + label_id_offset） }）返回类别对于label_map.item中的项目：

if not 0 < item.id <= max_num_classes:
  logging.info(
      'Ignore item %d since it falls outside of requested '
      'label range.', item.id)
  continue
if use_display_name and item.HasField('display_name'):
  name = item.display_name
else:
  name = item.name

if use_display_name and item.HasField('color'):
  color = item.color
else:
  color = ''

if item.id not in list_of_ids_already_added:
  list_of_ids_already_added.append(item.id)
  categories.append({'id': item.id, 'name': name, 'color': color})          
return categories

5。打开文件“ object_detection / utils / visualization_utils.py”。转到名为 “ visualize_boxes_and_labels_on_image_array”。添加以下代码

else:
         if classes[i] in category_index.keys():
            class_color = category_index[classes[i]]['color']
            box_to_color_map[box] = class_color

代码后

if agnostic_mode:
          box_to_color_map[box] = 'DarkOrange'

如何为Tensorflow对象检测python模型绑定框添加自定义颜色？

2 个答案: