完美解决labelimg xml转可视化中文乱码问题，不用matplotlib

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本文讲述了作者在将一批标注项目转为可视化的过程中遇到的问题，起初使用错误的代码导致中文标签显示混乱。通过探索，作者发现使用PIL和cv2结合matplotlib设置中文字体，成功解决了这个问题，并分享了解决方案的代码。

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背景简述

我们有一批标注项目要转可视化，因为之前没有做过，然后网上随意找了一段代码测试完美（并没有）搞定，开始疯狂标注，当真正要转的时候傻眼了，因为测试的时候用的是英文标签，实际标注的是中文标签，结果都是一大堆？？？？？？，在这里插入图片描述
结果瞬间让我满脑袋？？？？？？，赶紧找资料解决，各种方法试了个遍，网上大多数都是用cv2+matplotlib实现的计算和渲染，所以解决的主要思想就是集中在各种显示的设置matplotlib字体，然并卵；最后找到一种另辟蹊径的办法使用PIL+cv2实现，最后完美解决，在这里插入图片描述
贴上解决代码：

import cv2
import os
import numpy as np  
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import xml.etree.ElementTree as ET

data_path = 'E:\\test\\tianjingulou'
imgs_path = os.path.join(data_path, "img")
anns_path = os.path.join(data_path, "xml")
result_path = os.path.join(data_path)

img_names = set([os.path.splitext(i)[0] for i in os.listdir(imgs_path)])
ann_names = set([os.path.splitext(i)[0] for i in os.listdir(anns_path)])
img_names = list(img_names)
ann_names = list(ann_names)

for i in range(len(img_names)):
    img_path = os.path.join(imgs_path, img_names[i] + ".jpg")
    img_bgr = cv2.imread(img_path)

    xml_path = os.path.join(anns_path, ann_names[i] + ".xml")

    xml_inf = open(xml_path, encoding='utf-8')
    tree = ET.parse(xml_inf)
    root = tree.getroot()

    bbox_color = (0, 129, 255)
    bbox_thickness = 2
    # 把rgb转成16进制'#0081FF'
    bbox_color_str = "#{:02x}{:02x}{:02x}".format(*bbox_color)

    # 把rgb转成bgr再转16进制'#FF8100'
    # bbox_color_rgb = bbox_color[::-1]
    # bbox_color_str = "#{:02x}{:02x}{:02x}".format(*bbox_color_rgb)

    bbox_labelstr = {
   
        'font_size': 16,
        'font_thickness': 2,
        'offset_x': 0,
        'offset_y': -20,
    }