怎么把mmaction2附带的slowfast,里面的demo_spatiotemporal_det.py的cv2.puttext改成可以显示中文的draw.text。简单来讲就是如何写代码把这个代码段的标签的中文显示出来
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- 阿里嘎多学长 2023-04-10 08:55关注
以下内容部分参考ChatGPT模型:
你可以使用Pillow库中的ImageDraw模块的text()方法来绘制中文标签。具体步骤如下:
导入Pillow库中的ImageFont和ImageDraw模块。
定义字体文件路径和字体大小。
加载字体文件。
使用ImageDraw模块的text()方法绘制中文标签。
下面是修改后的代码段:
from PIL import ImageFont, ImageDraw # 字体文件路径和字体大小 font_path = 'path/to/font.ttf' font_size = 20 # 加载字体文件 font = ImageFont.truetype(font_path, font_size) # 使用ImageDraw模块绘制中文标签 draw = ImageDraw.Draw(img) draw.text((x1, y1), label, font=font, fill=(255, 255, 255))
其中,x1、y1是标签左上角的坐标,label是中文标签的内容。fill参数指定标签的颜色,可以是RGB值或者颜色名称。
需要注意的是,ImageDraw模块绘制的标签是在Pillow库中的Image对象上绘制的,因此需要将OpenCV中的图像转换为Pillow库中的Image对象。可以使用Pillow库中的Image.fromarray()方法来实现:
from PIL import Image # 将OpenCV中的图像转换为Pillow库中的Image对象 img = Image.fromarray(frame)
完整的修改后的代码段如下:
from PIL import ImageFont, ImageDraw import cv2 import torch # 字体文件路径和字体大小 font_path = 'path/to/font.ttf' font_size = 20 # 加载字体文件 font = ImageFont.truetype(font_path, font_size) # 加载模型和标签 model = torch.load('path/to/model.pth', map_location='cpu') with open('path/to/label.txt') as f: labels = [line.strip() for line in f.readlines()] # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 将OpenCV中的图像转换为Pillow库中的Image对象 img = Image.fromarray(frame) # 预处理图像 # ... # 前向传播 # ... # 获取标签 # ... # 使用ImageDraw模块绘制中文标签 draw = ImageDraw.Draw(img) draw.text((x1, y1), label, font=font, fill=(255, 255, 255)) # 将Pillow库中的Image对象转换为OpenCV中的图像 frame = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()
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