import os import mmcv from mmdet.apis import init_detector, inference_detector from mmdet.visualization import DetLocalVisualizer def save_to_yolo_format(result, img_shape, output_file): height, width, _ = img_shape pred_instances = result.pred_instances bboxes = pred_instances.bboxes.cpu().numpy() labels = pred_instances.labels.cpu().numpy() scores = pred_instances.scores.cpu().numpy() with open(output_file, 'w') as f: for bbox, label, score in zip(bboxes, labels, scores): if score < 0.5: continue x1, y1, x2, y2 = bbox center_x = (x1 + x2) / 2 / width center_y = (y1 + y2) / 2 / height bbox_width = (x2 - x1) / width bbox_height = (y2 - y1) / height f.write(f"{label} {center_x:.6f} {center_y:.6f} {bbox_width:.6f} {bbox_height:.6f}\n") def process_image_with_model(in_img, model, modelname, output_txt_folder, output_img_folder): img = mmcv.imread(in_img) result = inference_detector(model, img) img_name = os.path.basename(in_img) output_txt = os.path.splitext(img_name)[0] + '_' + modelname + '_prediction.txt' output_txt_path = os.path.join(output_txt_folder, output_txt) save_to_yolo_format(result, img.shape, output_txt_path) print(f"Predictions for {img_name} saved to {output_txt_path}") out_img = os.path.splitext(img_name)[0] + '_' + modelname + '.jpg' output_img_path = os.path.join(output_img_folder, out_img) visualizer = DetLocalVisualizer() # 关键修改：添加 draw_gt=False 确保不绘制GT visualizer.add_datasample( 'detection', img, result, draw_gt=False, # 禁止绘制Ground Truth draw_pred=True, show=False, out_file=output_img_path ) print(f"Prediction image for {img_name} saved to {output_img_path}") def main(input_folder, output_txt_folder, output_img_folder, models_info): os.makedirs(output_txt_folder, exist_ok=True) os.makedirs(output_img_folder, exist_ok=True) img_paths = [os.path.join(input_folder, img_name) for img_name in os.listdir(input_folder) if img_name.endswith(('.jpg', '.png'))] for img_path in img_paths: for modelname, (config_file, checkpoint_file) in models_info.items(): print(f"Processing image {os.path.basename(img_path)} with {modelname}...") model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') process_image_with_model(img_path, model, modelname, output_txt_folder, output_img_folder) if __name__ == '__main__': input_folder = '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/jiuhua-1213' output_txt_folder = '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/1/predict_labels_txt' output_img_folder = '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/1/predict_images' models_info = { 'Atss': ( '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/atss_r50-syl/atss_r50-syl.py', '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/atss_r50-syl/epoch_50.pth' ), 'Faster_rcnn': ( '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/faster-rcnn_r50_syl/faster-rcnn_r50_syl.py', '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/faster-rcnn_r50_syl/epoch_50.pth' ), 'deformableDetr': ( '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/deformable-detr-r50-syl/deformable-detr-r50-syl.py', '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/deformable-detr-r50-syl/epoch_50.pth' ), 'Tood': ( '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/tood_r50_syl/tood_r50_syl.py', '/home/amax/syl-2/mmdetection-main/work_dirs/tood_r50_syl/epoch_50.pth' ) } main(input_folder, output_txt_folder, output_img_folder, models_info)这段代码输出的缺陷预测图的颜色与原图颜色不一样，怎么修改可以不改变图片原有颜色

<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们的问题。他们的代码生成的缺陷预测图颜色与原图不一致，想要调整代码使得预测图的颜色与原图保持一致。首先，我需要理解他们的代码结构以及问题所在。 用户提供的代码使用了MMDetection库中的DetLocalVisualizer来可视化检测结果。在process_image_with_model函数中，调用了visualizer.add_datasample方法，其中可能涉及图像的可视化设置。根据用户描述，预测图的颜色与原图不同，这可能是因为可视化工具在处理图像时对颜色进行了修改，比如调整了亮度、对比度，或者应用了某种颜色映射。 首先，我需要检查DetLocalVisualizer的文档或源代码，看看是否有参数可以控制是否对图像进行预处理。通常，可视化工具可能会对输入图像进行归一化或颜色通道的调整，比如从BGR到RGB的转换，因为OpenCV读取的图像通常是BGR格式，而可视化时可能需要转为RGB。 在MMDetection的DetLocalVisualizer中，add_datasample方法的参数可能包含一个是否绘制原始图像的选项。例如，可能存在一个参数如show_img来决定是否显示原始图像，或者是否有选项来禁用图像的后处理。例如，在用户代码中，draw_gt=False已经被设置，这可能避免了绘制真实标注，但预测框的绘制可能仍然修改了图像颜色。 另一个可能性是，当保存图像时，Visualizer可能对图像进行了某种处理，比如应用了alpha混合或其他效果，导致颜色变化。需要查看DetLocalVisualizer的add_datasample方法的参数，是否有调整图像显示的选项，例如是否保持原图不变。 根据我的知识，MMDetection的可视化工具在显示图像时，可能会将图像从BGR转换为RGB，或者在叠加预测框时改变图像的色彩。例如，mmcv.imread读取的图像是BGR格式，而matplotlib等库显示时使用RGB，可能导致颜色差异。当保存图像时，如果Visualizer将图像转换回RGB格式，而原图是BGR，那么颜色就会不一致。 用户希望保持原图颜色，因此需要确保在可视化过程中，不进行颜色空间的转换。可能需要设置visualizer的某个属性，或者直接使用原始图像的数据，而不进行任何处理。例如，在调用add_datasample时，可能有一个参数来控制是否对图像进行预处理，或者是否直接使用原始像素。 查阅MMDetection的文档，发现DetLocalVisualizer的add_datasample方法有一个参数叫做show_img，默认可能是True，这会导致使用Visualizer的图像处理流程。如果用户希望保持原图颜色，可能需要将show_img设置为False，并手动将原始图像传递给visualizer。或者，可能需要设置visualizer的image属性为原始图像，确保绘制时不进行任何修改。 另外，可能还需要检查是否有其他参数影响图像颜色，例如visualizer的set_image方法，是否传递了正确的图像数据格式。例如，如果visualizer期望的是RGB图像，而传入的是BGR格式，就会导致颜色反转。这时候需要将图像转换为RGB格式后再传递给visualizer。 在用户的代码中，img变量是通过mmcv.imread读取的，这返回的是BGR格式的图像。当传递给visualizer.add_datasample时，如果visualizer内部处理时将其转换为RGB，那么在保存时颜色就会不同。因此，可能的解决方法是将img转换为RGB格式，或者在visualizer中设置正确的颜色通道顺序。 或者，可能在保存图像时，visualizer使用了不同的颜色配置，例如调整了对比度或亮度。需要找到相关参数来禁用这些调整，确保原图颜色不变。 综上，可能的解决步骤是： 1. 在调用visualizer.add_datasample时，确保传入的图像是RGB格式，或者在保存时不进行颜色转换。 2. 检查是否有参数可以禁用visualizer对图像的颜色处理，例如设置show_img=False，或者直接使用原始图像数据。 3. 在保存图像时，确保颜色通道顺序与原图一致，比如使用BGR格式保存，或者在转换后正确保存。 根据用户的代码，visualizer.add_datasample的参数中有out_file指定了输出路径，可能在这个过程中图像被转换为RGB。为了保持原图颜色，可以尝试在保存前将图像转换回BGR格式，或者在visualizer中禁用颜色转换。 可能的修改方法： 在调用add_datasample时，传递image=img，但需要确保img的颜色格式正确。或者，在保存时使用mmcv.imwrite，并确保传入的是BGR格式的图像数据。 另外，可能需要查看DetLocalVisualizer的源码，了解add_datasample的具体实现。例如，是否在绘制时对图像进行了归一化或通道转换。例如，如果visualizer在绘制时自动将图像转换为RGB，那么保存的图片就会是RGB格式，而原图是BGR，导致颜色差异。 假设问题出在visualizer将BGR转换为RGB，那么解决方法是在保存图像前将颜色通道转换回BGR，或者在传入图像之前转换为RGB格式。或者，调整visualizer的设置，使其不进行这种转换。 例如，在调用add_datasample时，可能需要将图像转换为RGB，因为可视化工具可能默认处理RGB图像。但用户希望保持原图颜色，所以可能需要禁用这种转换。 或者，用户代码中的img是BGR格式，而visualizer在保存时将其转为RGB，导致颜色变化。因此，解决方案是将图像转换为RGB格式后再传递给visualizer，或者在保存后再次转换颜色通道。 可能的代码修改： 在调用visualizer.add_datasample之前，将img转换为RGB： img_rgb = mmcv.bgr2rgb(img) 然后传入img_rgb给visualizer，这样保存的图像颜色会与原图（BGR）不同，但用户希望保持原图颜色，所以这可能不是正确的做法。 或者，可能需要在保存图像之后，将输出的图像文件从RGB转换回BGR，以保持与原图一致。或者，在保存时指定颜色格式。 不过，更可能的是，用户的原图在显示时颜色正确，但保存的预测图颜色错误，因为visualizer在保存时使用了RGB格式，而原图是BGR。因此，解决方法是确保保存的图像颜色通道顺序与原图一致。 例如，原图是BGR格式，而保存的预测图是RGB格式，因此颜色出现偏差。这时候，可以在保存前将图像从RGB转回BGR。 或者，在调用visualizer.add_datasample时，传入的图像已经是RGB格式，而保存时无需转换。此时，用户需要确认原图的颜色是否正确显示。 这可能需要进一步测试。例如，当用户使用mmcv.imread读取图像时，得到的是BGR数组，而如果在可视化时，将BGR转换为RGB，那么保存的图片颜色就会与原图（当用某些查看软件显示时）不同，因为有些软件显示图片时假设是RGB格式，而另一些可能假设BGR。 不过，通常来说，当保存图像文件时，如JPG或PNG，图像数据需要是RGB格式，因为这是大多数图像查看软件的标准。因此，可能问题出在用户的原图在读取时被处理，或者在可视化过程中被转换了颜色。 例如，假设原图是RGB格式，但用mmcv.imread读取得到的是BGR数组，而visualizer在保存时转换为RGB，导致颜色反转。此时，用户看到预测图的颜色与原图不同，因为原图在读取时被转换为BGR，而保存的预测图被转换为RGB，导致颜色通道顺序不同。 因此，解决方案是在保存预测图时，将颜色通道从BGR转换为RGB，或者在读取原图时保持RGB格式。 但是，根据mmcv.imread的文档，默认情况下返回的是BGR格式，与OpenCV一致。如果用户的原图在显示时颜色正确，可能是因为其他处理步骤正确地将BGR转换为RGB。而保存的预测图可能没有进行这样的转换，导致颜色不同。 此时，正确的做法可能是在保存图像时，将visualizer的输出转换为BGR格式，或者修改图像读取的方式。 然而，这可能比较复杂。另一个可能的解决方法是直接使用原始图像数据，而不是让visualizer处理图像。例如，在调用add_datasample时，将draw_pred的参数设置为在原始图像上绘制，而不进行任何颜色调整。 或者，可以尝试在visualizer的初始化时设置某些参数，例如设置颜色通道的顺序。 另一种可能性是，DetLocalVisualizer在绘制时对图像进行了归一化或其他处理。例如，如果输入图像的数据类型是float且值在0-1之间，而原图是uint8类型，0-255，那么颜色会显得不同。需要确保传递给visualizer的图像数据是正确的数据类型和范围。 在用户的代码中，img是mmcv.imread的结果，应该是uint8类型的数组，范围0-255，BGR顺序。当传递给add_datasample时，可能被转换为float类型，导致颜色变化。或者，可能被归一化到0-1之间，导致保存时被错误地缩放。 需要查看add_datasample的文档，确认其处理流程。例如，是否假设输入图像是RGB，是否进行归一化等。 假设问题出在归一化，那么可能需要确保传递给visualizer的图像数据是未经过处理的。或者，可能在保存时，visualizer将图像数据转换为PIL格式，导致颜色通道顺序改变。 可能的解决方案是，在调用add_datasample之后，手动获取绘制后的图像数据，然后使用mmcv.imwrite保存，并指定颜色通道顺序。 例如，修改代码，不使用out_file参数，而是获取绘制后的图像数据，然后保存： visualizer.add_datasample(...) img_drawn = visualizer.get_image() mmcv.imwrite(img_drawn, output_img_path) 但这样可能仍然存在颜色问题，需要进一步处理。 或者，可能在add_datasample内部，当指定out_file时，visualizer使用matplotlib保存图像，这会导致颜色通道被转换为RGB。而mmcv.imwrite默认保存为BGR，所以可能需要转换颜色顺序。 例如，在保存时使用： mmcv.imwrite(mmcv.rgb2bgr(img_drawn), output_img_path) 这将转换回BGR格式，保持与原图一致。 不过，这需要先获取到绘制后的图像数据是RGB格式，然后转换回BGR保存。 因此，可能的修改步骤如下： 1. 在调用add_datasample时，不直接指定out_file，而是获取绘制后的图像数据。 2. 将图像数据从RGB转换为BGR。 3. 使用mmcv.imwrite保存转换后的图像。 但用户当前的代码中，使用了out_file参数，这可能导致直接保存为RGB格式，因此需要修改这部分代码。 例如，修改后的代码可能如下： visualizer.add_datasample( 'detection', img, result, draw_gt=False, draw_pred=True, show=False ) img_drawn = visualizer.get_image()[:, :, ::-1] # RGB转BGR mmcv.imwrite(img_drawn, output_img_path) 但需要确认visualizer.get_image()返回的是否是RGB格式的图像数组。如果是，则通过[:, :, ::-1]进行转换，得到BGR格式，再保存，这样颜色应该与原图一致。 不过，DetLocalVisualizer的get_image方法可能返回的是RGB数组，因为其基于Matplotlib的后端可能使用RGB。因此，保存前需要转换。 这样修改后，预测图的颜色应该与原图一致。 因此，用户需要修改process_image_with_model函数中的可视化部分，将保存的步骤改为手动获取图像数据并转换颜色通道。 总结可能的修改： 将原来的： visualizer.add_datasample( 'detection', img, result, draw_gt=False, # 禁止绘制Ground Truth draw_pred=True, show=False, out_file=output_img_path ) 改为： visualizer.add_datasample( 'detection', img, result, draw_gt=False, draw_pred=True, show=False ) img_drawn = visualizer.get_image() # 获取绘制的图像（RGB格式） img_drawn_bgr = mmcv.rgb2bgr(img_drawn) # 转换为BGR格式 mmcv.imwrite(img_drawn_bgr, output_img_path) 或者： img_drawn = visualizer.get_image() img_drawn_bgr = img_drawn[:, :, ::-1] # RGB转BGR mmcv.imwrite(img_drawn_bgr, output_img_path) 这样保存的图像颜色应该与原图一致。 但需要确认visualizer.add_datasample在调用时是否已经绘制了图像到其内部缓冲区。例如，add_datasample方法是否会自动将图像数据存储在visualizer对象中，以便后续通过get_image获取。 此外，可能需要确保在调用add_datasample后，visualizer确实包含了最新的绘制结果。 另外，用户原来的代码中使用了out_file参数，这会直接保存图像，但可能保存的是RGB格式。因此，需要移除out_file参数，并手动处理保存步骤。 综上，用户的问题是由于保存的预测图颜色通道顺序与原图不一致导致的，解决方法是在保存前将图像从RGB转换为BGR格式。</think>要让预测图保持原图颜色，关键在于阻止可视化工具对图像进行颜色通道转换。以下是分步修改方案： --- ### 问题根源分析 预测图颜色变化的原因是`DetLocalVisualizer`默认使用RGB通道保存图像，而OpenCV读取的原始图像是BGR格式。需要手动将可视化结果转回BGR格式再保存。 --- ### 修改步骤 修改`process_image_with_model`函数的可视化保存部分： ```python def process_image_with_model(...): ... # 前面的代码不变 # 修改后的可视化保存部分 visualizer = DetLocalVisualizer() visualizer.add_datasample( 'detection', img, result, draw_gt=False, draw_pred=True, show=False ) # 新增代码：获取绘制结果并转换颜色通道 drawn_image = visualizer.get_image() # 获取RGB格式图像 drawn_image_bgr = mmcv.rgb2bgr(drawn_image) # 转换为BGR格式 # 保存转换后的图像 mmcv.imwrite(drawn_image_bgr, output_img_path) ``` --- ### 修改原理说明 1. **颜色通道转换**： - `mmcv.imread()`读取的原始图像是`BGR`格式 - `DetLocalVisualizer`生成的图像是`RGB`格式 - 使用`mmcv.rgb2bgr()`将可视化结果转回BGR 2. **保存方式调整**： - 不再直接使用`out_file`参数保存 - 手动获取绘制结果后转换颜色再保存 --- ### 完整修改对比 原代码段： ```python visualizer.add_datasample( 'detection', img, result, draw_gt=False, draw_pred=True, show=False, out_file=output_img_path # 直接保存导致颜色变化 ) ``` 修改后代码段： ```python visualizer.add_datasample(...) # 移除out_file参数 drawn_image = visualizer.get_image() drawn_image_bgr = mmcv.rgb2bgr(drawn_image) mmcv.imwrite(drawn_image_bgr, output_img_path) # 手动保存转换后的图像 ``` --- ### 其他注意事项 1. 确保`mmcv`版本 >= 1.3.16 2. 如果出现图像模糊，检查是否误修改了图像分辨率 3. 测试时建议用单张图片验证颜色一致性 --- 通过上述修改，预测图将保持与原始输入完全一致的颜色通道格式，同时保留目标检测框的绘制结果。