yolov5使用中文标签的问题

源码于2022.8下载。

目的：可以使用中文标签

与之前版本的yolov5的代码不同，绘制图像的函数从

plot_one_box

改成了

annotator.box_label

在新的函数中，已经可以实现从opencv转成PIL格式

我们做的工作

1、下载合适的字体

源码中默认的使用Arial.ttf字体，这种字体在显示中文的时候会出现格子异常

 

为了解决这个问题，首先要更换字体，在这里使用

simhei.ttf

下载链接：http://www.font5.com.cn/ziti_xiazai.php?id=151&part=1237887120&address=0

下载完成之后，将字体放到程序中，并进行font参数的更改

class Annotator:
    # YOLOv5 Annotator for train/val mosaics and jpgs and detect/hub inference annotations
    def __init__(self, im, line_width=None, font_size=None, font='C:/Users/24986/Desktop/anquanmao/yolov5-master/font/simhei.ttf', pil=True, example='abc'):
        assert im.data.contiguous, 'Image not contiguous. Apply np.ascontiguousarray(im) to Annotator() input images.'
        non_ascii = not is_ascii(example)  # non-latin labels, i.e. asian, arabic, cyrillic
        self.pil = pil or non_ascii
        if self.pil:  # use PIL
            self.im = im if isinstance(im, Image.Image) else Image.fromarray(im)
            self.draw = ImageDraw.Draw(self.im)
            self.font = check_pil_font(font='C:/Users/24986/Desktop/anquanmao/yolov5-master/font/simhei.ttf' if non_ascii else font,
                                       size=font_size or max(round(sum(self.im.size) / 2 * 0.035), 12))
        else:  # use cv2
            self.im = im
        self.lw = line_width or max(round(sum(im.shape) / 2 * 0.003), 2)  # line width

font需要根据自己的路径具体填写，更改完路径之后，注意更改后面的pil，默认是False，即不使用PIL将图片转化成PIL格式。但是在这里需要进行转化。

然后需要对detect.py文件进行修改。

为了操作简单，这里重新定义一个list用来保存标签

namess = ['人','头','头盔']

 

                for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                    if save_txt:  # Write to file，这个是以txt文件的结果进行保存，不过我们用不到
                        xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
                        line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh)  # label format
                        with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f:
                            f.write(('%g '* len(line)).rstrip() % line + '\n')
                    #这个以。图片的形式进行保存,并且在这个地方可以根据自己是否想显示某一类特定的结果，然后去显示特定的标签，可以把不想要的标签剔除掉，还可以根据具体的坐标去判断是否显示

                    if save_img or save_crop or view_img:  # Add bbox to image
                        c = int(cls)  # integer class
                        namess = ['人','头','头盔']
                        label = None if hide_labels else (namess[c] if hide_conf else f'{namess[c]} {conf:.2f}')  #是否添加标签
                        annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))
                    if save_crop:       #是否将目标框截取下来进行保存
                        save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)

这里将names改成了namess。 

修改完之后就可以正确显示中文了。（本方法只是用最近版本的yolov5的代码）