mmdection3.0如何调整检测框和字体宽度

<think>我们正在使用MMDetection 3.0调整目标检测框和字体宽度。根据用户需求，我们需要调整可视化结果中检测框的线宽和文本的字体大小。 在MMDetection中，可视化功能主要由`mmdet.visualization`包提供。通常，我们使用`show_result_pyplot`函数或`Visualizer`类来可视化检测结果。 调整检测框宽度和字体大小，我们需要自定义可视化器的样式。 步骤： 1. 了解MMDetection中可视化器的默认样式设置。 2. 修改相关参数，特别是检测框的线宽（line width）和文本的字体大小（font size）。 在MMDetection 3.0中，我们可以通过修改`Visualizer`的`style`属性来调整这些参数。具体来说，我们可以设置`vis_backends`和`visualizer`的配置，但更直接的方式是在可视化时传递参数。 例如，我们可以使用以下方式： - 创建一个自定义的`Visualizer`对象，并设置其`line_width`和`font_size`属性。 - 或者在使用`show_result_pyplot`函数时，通过参数传递。 但是，查看MMDetection的源码（以3.x版本为例），`show_result_pyplot`函数内部使用了`Visualizer`，并且允许传递`line_width`和`font_size`等参数。 具体实现： 在调用`show_result_pyplot`时，我们可以传入`line_width`和`font_size`参数，例如： show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3, line_width=3, font_size=20) 但是，我们通常使用`mmdet.visualization`中的`Visualizer`类进行更灵活的可视化。 另一种方法：如果我们是在训练后使用`test.py`进行测试并可视化，我们可以通过修改配置文件中的`visualization`部分来设置默认的线宽和字体大小。 在配置文件中，我们可以这样设置： visualizer = dict( type='DetLocalVisualizer', vis_backends=[dict(type='LocalVisBackend')], name='visualizer', line_width=3, # 设置检测框线宽 font_size=20 # 设置字体大小 ) 但是，请注意，在MMDetection 3.0中，`visualizer`配置是在`default_runtime.py`中定义的，我们可以继承并修改。 如果我们是在代码中直接使用`Visualizer`，可以这样做： from mmdet.visualization import DetLocalVisualizer visualizer = DetLocalVisualizer() visualizer.line_width = 3 visualizer.font_size = 20 然后使用这个visualizer对象来绘制结果。 总结两种方法： 方法一：在调用`show_result_pyplot`时传入参数（如果该函数支持这些参数）。 方法二：在配置文件中设置visualizer的默认参数。 方法三：在代码中创建Visualizer实例并设置属性。 注意：`show_result_pyplot`函数在`mmdet.apis`中，我们可以查看其参数列表。根据源码（https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/apis/inference.py），`show_result_pyplot`函数定义如下： def show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3, title='result', wait_time=0, palette=None, out_file=None, **kwargs): 其中`**kwargs`是传递给`Visualizer`的参数。因此，我们可以传递`line_width`和`font_size`等参数。 因此，我们可以这样调用： show_result_pyplot(model, img, result, line_width=3, font_size=20) 但是，请注意，`show_result_pyplot`函数内部创建了一个`Visualizer`对象，并调用其`draw_bboxes`等方法，这些参数会被传递给`Visualizer`的初始化或者绘图方法。 实际上，在`DetLocalVisualizer`中，有两个属性：`line_width`和`font_size`，它们可以在初始化时设置，也可以通过实例属性设置。 因此，我们推荐使用方法一，即传递参数给`show_result_pyplot`。 如果用户是在自定义脚本中，可以这样写： from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot # 初始化模型 model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') # 推理图像 img = 'test.jpg' result = inference_detector(model, img) # 可视化，并设置线宽和字体大小 show_result_pyplot(model, img, result, line_width=3, font_size=20) 如果用户希望修改配置文件中的默认值，可以在配置文件中设置visualizer，例如： # 在配置文件中 visualizer = dict( type='DetLocalVisualizer', vis_backends=[dict(type='LocalVisBackend')], line_width=3, font_size=20) 这样，在运行测试脚本时，默认的可视化就会使用这些设置。 注意事项：`font_size`参数在旧版本中可能不支持，但MMDetection 3.x版本中`DetLocalVisualizer`支持这些参数。 如果用户使用的是其他可视化函数，比如`model.show_result`，那么也可以传递类似的参数。 综上所述，调整目标检测框和字体的宽度，可以通过传递`line_width`和`font_size`参数给可视化函数实现。 参考引用： [MMDetection官方文档](https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/) 中关于可视化的部分。 [MMDetection的GitHub仓库中的可视化代码](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/visualization/local_visualizer.py) 可以看到`DetLocalVisualizer`类有`line_width`和`font_size`属性。 因此，我们提供两种常用方法： 方法一（临时修改）：在调用可视化函数时传递参数。 方法二（全局修改）：修改配置文件，设置visualizer的默认参数。 下面给出一个完整的代码示例（方法一）：</think>在 MMDetection 3.0 中调整目标检测框和字体宽度，主要通过修改可视化器（Visualizer）的配置参数实现。以下是具体操作步骤： ### 📌 方法一：通过配置文件永久修改（推荐） 1. **修改配置文件** 在模型配置文件中（如 `configs/_base_/default_runtime.py`）添加可视化器配置： ```python visualizer = dict( type='DetLocalVisualizer', vis_backends=[dict(type='LocalVisBackend')], # 调整检测框和字体参数 line_width=3, # 检测框线宽（默认值=3） font_size=20, # 字体大小（默认值=13） bbox_color=(72, 101, 241) # 可选：调整框颜色（BGR格式） ) ``` 2. **应用配置** 训练或测试时，配置文件会自动加载这些可视化参数： ```bash python tools/train.py your_config.py # 或 python tools/test.py your_config.py --show ``` ### 🛠 方法二：代码运行时动态修改 在推理脚本中直接指定参数： ```python from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot # 初始化模型 config_file = 'configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py' checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.pth' model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') # 推理并可视化 img = 'demo.jpg' result = inference_detector(model, img) # 关键参数调整 show_result_pyplot( model, img, result, line_width=5, # 检测框宽度 font_size=25, # 字体大小 font_family='sans-serif', # 字体类型 bbox_color='green' # 框颜色 ) ``` ### ⚙ 参数详解 | **参数** | **功能** | **推荐值** | 默认值 | |----------------|-----------------------------|------------|--------| | `line_width` | 检测框边界线宽度（像素） | 3-8 | 3 | | `font_size` | 标签文字大小（磅值） | 15-30 | 13 | | `font_family` | 字体类型（如'serif', 'monospace') | sans-serif | 系统默认 | | `bbox_color` | 检测框颜色（颜色名/BGR元组） | 自定义 | 按类别 | ### 💡 注意事项 1. **颜色规范** - 使用预定义颜色名：`'green'`, `'red'`, `'blue'` - 或 BGR 元组：`(255, 0, 0)` 表示红色 - 默认行为：不同类别自动分配颜色 2. **字体兼容性** 若出现乱码，安装中文字体： ```bash apt-get install fonts-wqy-zenhei # Linux ``` 并在代码中指定： ```python font_family='WenQuanYi Zen Hei' ``` 3. **可视化器类型** 高级用户可继承 `DetLocalVisualizer` 类，重写 `draw_bboxes` 方法实现自定义绘制逻辑。 ### 🌰 效果对比 - 默认设置：`line_width=3, font_size=13`  - 修改后：`line_width=5, font_size=20`  > 参考文档：[MMDetection 可视化文档](https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/user_guides/visualization.html) [^1]