yolov5目标检测标签中文乱码

yolov5目标检测标签中出现中文乱码的原因是cv2.putText()函数只能显示英文字符，无法正确显示中文字符。为了解决这个问题，可以对yolov5文件夹中的utils/utils.py中的plot_images函数进行修改。具体修改方法是将语句调用plot_one_box(box, mosaic, label=label, color=color, line_thickness=tl)修改为if gt or conf[j] > 0.3: # 0.3 conf thresh label = '%s' % cls if gt else '%s %.1f' % (cls, conf[j]) mosaic = plot_one_box(box, mosaic, label=label, color=color)。这样的修改可以实现对中文字符的正确显示。

相关问题

yolov5检测中文出现乱码

### 解决YOLOv5检测结果中文乱码的方法

对于YOLOv5在FastAPI应用中显示中文标签时遇到的乱码问题，可以采取以下措施来解决：

#### 下载并加载合适的字体文件
为了使OpenCV能够正确渲染中文字符，在项目目录下放置一个支持中文的TrueType字体文件（TTF），比如`simhei.ttf`。这一步骤至关重要，因为默认情况下OpenCV并不自带任何适合东亚语言的文字库。

import cv2
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image

创建一个新的函数用于绘制带有中文标注的结果图像:

def put_chinese_text(image, text, position, font_path='path/to/simhei.ttf', size=20, color=(255, 255, 255)):
    img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    
    draw = ImageDraw.Draw(img_PIL)
    font = ImageFont.truetype(font_path, size)

    draw.text(position, text, fill=color, font=font)

    image_with_text = cv2.cvtColor(np.array(img_PIL), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    return image_with_text

此代码片段展示了如何利用Pillow库替代cv2.putText()方法实现高质量的汉字输出[^1]。

#### 修改原有绘图逻辑
调整原有的推理流程部分，当获取到预测边界框及其对应的类别名称之后，调用上述定义好的put_chinese_text() 函数替换原来的英文标签为相应的中文描述，并指定好具体的字体路径以及字号大小等参数设置[^2]。

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yolov5训练后标签乱码

如果你使用的是YOLOv5训练，而训练完成后标签出现乱码的情况，可能是因为标签文件编码格式不正确所致。YOLOv5要求标签文件必须是UTF-8编码格式。如果你使用其他编码格式的标签文件，就会出现乱码的情况。

为了解决这个问题，你需要将标签文件转换为UTF-8编码格式。可以使用文本编辑器打开标签文件，然后将编码格式转换为UTF-8。具体方法可以参考不同文本编辑器的操作方法。如果你使用的是Windows操作系统，可以使用记事本打开标签文件，然后选择“另存为”功能，将编码格式修改为UTF-8即可。