API обнаружения объектов Tensorflow - установка определенного цвета для ограничивающих рамок

Question

Я пытаюсь обнаружить 3 разных класса объектов на изображениях, используя Tensorflow Object Detection. Я хотел бы установить цвет ограничительной рамки для каждого класса на собственный цвет по своему выбору, чтобы он соответствовал моему приложению.

Например, Класс 1: Красный Класс 2: синий Класс 3: Зеленый

К сожалению, обнаружение объектов Tensorflow автоматически устанавливает эти цвета, и я не знаю, как их изменить.

Буду очень признателен за любые предложения и помощь.

Answer 1

Этого можно добиться, передав track_ids в функцию visualize_boxes_and_labels_on_image_array.

Обратите внимание, что при обнаружении эта функция графика вызывается для визуализации ограничивающих рамок на изображениях.

Вот как получить переменную track_ids. Сначала вы должны взглянуть на список STANDARD_COLORS и получить индекс цвета, которым хотите рисовать прямоугольники. Например, индекс «красного» цвета равен 98. Затем вы должны перебрать переменную output_dict['detection_classes'] (эта переменная также передается в функцию plot), а при встрече с классом 1 к track_ids добавляется 98. Делая это Вы создадите список индексов цветов как track_ids, затем преобразуете его в массив с массивами и передадите его вместе в функцию plot, тогда у вас должны быть все классы, построенные в соответствии с назначенным вами цветом.