Прежде всего, это не имеет ничего общего с openCV и, вероятно, это код тензорного потока.
Если я не ошибаюсь, код использует эту функцию из здесь . Запустив приведенный выше код, он возвращает (boxes, scores, classes, num)
, что соответствует ограничивающим рамкам вместе с соответствующим показателем достоверности, идентификатором класса и номером обнаружения (что не очень полезно в вашем случае).
Предполагается (а выскажем, что dao_on
- это имя класса), что отображаемое сообщение содержит имя класса и оценку, которую, я предполагаю, вы выбросили в строку:
display_str = str(class_name)
В любом случае, самый простой способ для вас - скопироватьэта функция, visualize_boxes_and_labels_on_image_array()
(она вспомогательная и не является фактическим тензорным потоком) и заменяет весь код, относящийся к отображаемой строке, на нужную вам строку. Я думаю, это количество обнаруженных объектов? Если у вас есть только один класс, то:
for i in range(min(max_boxes_to_draw, boxes.shape[0])):
# delete all code in the block
display_str = i
# Draw all boxes onto image.
for box, color in box_to_color_map.items():
OpenCV на самом деле не используется, кроме отображения изображения, которое я думаю.