如何将自定义颜色添加到 Tensorflow 对象检测 python 模型绑定框？答案

【问题标题】：How to add custom colors to Tensorflow object detection python model bound boxes?如何将自定义颜色添加到 Tensorflow 对象检测 python 模型绑定框？
【发布时间】：2018-08-08 04:19:42
【问题描述】：

目前我正在使用经过自定义训练的标准 Tensorflow 对象检测脚本，我想更改绑定框的颜色以适应我的应用程序的性质。但是我似乎找不到这样做的方法。例如，与其绘制绿色框 id，不如在检测到的对象周围绘制一个红色框。提前谢谢！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow computer-vision data-science object-detection

【解决方案1】：

我有点找到了一种方法——在经历了很多麻烦之后。我没有发现任何记录如何做到这一点。有点，因为有些颜色似乎不起作用。

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

在第 164 行的正下方，

draw = ImageDraw.Draw(图像),

输入一个新行

color = '粉色'

保存它，您现在已将颜色更改为粉红色。第 175 行，您可以将标签文本变小。

某些颜色似乎不起作用，例如“红色”。

【讨论】：

【解决方案2】：

在标签映射 pbtxt 文件中添加“颜色”属性。即

项目{ 名称：“/m/01g317” 编号：1 显示名称：“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，所以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“convert_label_map_to_categories”函数代码

类别 = [] list_of_ids_already_added = [] 如果不是 label_map： label_id_offset = 1 对于范围内的class_id（max_num_classes）：类别.附加（{ “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”。转到名为的函数 “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

代码之后

if agnostic_mode:
          box_to_color_map[box] = 'DarkOrange'

【讨论】：