将bbox注释信息绘制到图片上

这里以天池布匹数据集为例：

!!! 需要备份图片，因为下面的程序会覆盖掉原来的图片，替换成有bbox框的图片，但图片名不会变。

import os
import json
from PIL import Image
import cv2train1_json_path = 'Annotations/anno_train.json'
the_image_root_path = 'defect_Images/'
the_new_image_draw_path = 'defect_Images/'
defect_name2label = {'破洞': 1, '水渍': 2, '油渍': 2, '污渍': 2, '三丝': 3, '结头': 4, '花板跳': 5, '百脚': 6, '毛粒': 7,'粗经': 8, '松经': 9, '断经': 10, '吊经': 11, '粗维': 12, '纬缩': 13, '浆斑': 14,'整经结': 15, '星跳': 16, '跳花': 16,'断氨纶': 17, '稀密档': 18, '浪纹档': 18, '色差档': 18, '磨痕': 19, '轧痕': 19, '修痕': 19, '烧毛痕': 19, '死皱': 20, '云织': 20,'双纬': 20, '双经': 20,'跳纱': 20, '筘路': 20, '纬纱不良': 20,
}
with open(train1_json_path, 'rb') as f:params = json.load(f)for i, img_crop in enumerate(params):x_min, y_min, x_max, y_max = img_crop['bbox'][0], img_crop['bbox'][1], img_crop['bbox'][2], img_crop['bbox'][3]fname = the_image_root_path + img_crop['name']img = cv2.imread(fname)# 画矩形框cv2.rectangle(img, (int(x_min), int(y_min)), (int(x_max), int(y_max)), (0, 255, 0), 4)# 标注文本font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXtext = str(defect_name2label[img_crop['defect_name']])cv2.putText(img, text, (int(x_min), int(y_min - 10)), font, 2, (0, 0, 255), 1)cv2.imwrite(the_new_image_draw_path + img_crop['name'], img)

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将bbox注释信息绘制到图片上

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!!! 需要备份图片，因为下面的程序会覆盖掉原来的图片，替换成有bbox框的图片，但图片名不会变。

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