Yolov8中将分类标签设为中文(识别时为乱码)

当时我的问题是识别结果中其他汉字可以显示,但只有类别是乱码。以下方法可以解决。

我的路径是utils/__init__.py

找到此函数,由于编码问题导致不能正确显示,将图中的encoding='UTF-8'添加上之后重新训练即可。

### YOLOv8 更改标签中文的实现方法 要在 YOLOv8 中将标签替换为汉字,可以通过调整 `ultralytics/utils/plotting.py` 文件来实现自定义字体设置。以下是具体的操作方式: #### 修改字体以支持中文显示 默认情况下,YOLOv8 使用 Arial Unicode 字体(位于 plotting.py 的第 181 行)[^1] 来处理可能存在的非拉丁字符。然而,默认字体可能是繁体字或者不符合需求的情况。因此,可以按照以下步骤操作: 1. **准备中文字体文件** 下载一个适合的中文字体文件(如 SimHei 或其他你喜欢的字体)。将其放置在项目的根目录或指定位置。 2. **修改 plotting.py 文件** 找到 `ultralytics/utils/plotting.py` 文件中的相关部分,并进行如下改动: 将原有的字体加载逻辑注释掉,并添加新的字体路径配置。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 设置全局 Matplotlib 参数以支持中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 替换为你喜欢的中文字体名称 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 ``` 接着,在绘制预测框的部分,确保使用的字体能够正确渲染中文。可以在类初始化显式指定字体路径: ```python from PIL import ImageFont, ImageDraw FONT_PATH = 'path/to/SimHei.ttf' # 替换为实际字体文件的位置 def annotate_image(image, text, position, color=(255, 0, 0)): draw = ImageDraw.Draw(image) font = ImageFont.truetype(FONT_PATH, size=20) # 调整字体大小 draw.text(position, text, fill=color, font=font) ``` 3. **验证效果** 完成上述修改后,重新运行模型预测脚本。此,预测框上的标签应能正常显示为简体中文。 --- #### YAML 数据集配置中的标签名 为了使预测框显示正确的中文标签,还需要确认数据集的 YAML 配置文件是否已正确定义了对应的类别名称。例如: ```yaml names: 0: 狗 1: 猫 2: 鸟 ``` 这些标签会在推理阶段被映射至预测结果上[^2]。 --- #### 注意事项 - 如果网络环境受限,则需手动提供本地化的字体文件替代在线下载机制。 - 对于复杂场景下的多语言混合情况,还需进一步测试不同编码环境下是否存在兼容性问题[^4]。 --- ### 示例代码片段 下面是一个简单的例子展示如何动态加载字体并应用到图像标注过程中: ```python from ultralytics import YOLO import cv2 from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image model = YOLO('best.pt') # 加载预训练权重 results = model.predict(source="test.jpg", save=True) for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() cls_ids = result.boxes.cls.int().cpu().numpy() img = cv2.imread("test.jpg")[:, :, ::-1] pil_img = Image.fromarray(img) FONT_PATH = './SimHei.ttf' font = ImageFont.truetype(FONT_PATH, size=20) draw = ImageDraw.Draw(pil_img) names = ["狗", "猫", "鸟"] # 假设这是你的类别列表 for box, cid in zip(boxes, cls_ids): label = f"{names[cid]}" pos = (int(box[0]), int(box[1])) draw.text(pos, label, fill=(255, 0, 0), font=font) cv2.imwrite("annotated_test.jpg", np.array(pil_img)[:, :, ::-1]) ``` ---
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