mmaction2设置中文标签修改demo_spatiotemporal_det.py的cv2.puttext

怎么把mmaction2附带的slowfast，里面的demo_spatiotemporal_det.py的cv2.puttext改成可以显示中文的draw.text。简单来讲就是如何写代码把这个代码段的标签的中文显示出来

以下内容部分参考ChatGPT模型：

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你可以使用Pillow库中的ImageDraw模块的text()方法来绘制中文标签。具体步骤如下：

1. 导入Pillow库中的ImageFont和ImageDraw模块。

2. 定义字体文件路径和字体大小。

3. 加载字体文件。

4. 使用ImageDraw模块的text()方法绘制中文标签。

下面是修改后的代码段：

from PIL import ImageFont, ImageDraw

# 字体文件路径和字体大小
font_path = 'path/to/font.ttf'
font_size = 20

# 加载字体文件
font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)

# 使用ImageDraw模块绘制中文标签
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.text((x1, y1), label, font=font, fill=(255, 255, 255))

其中，x1、y1是标签左上角的坐标，label是中文标签的内容。fill参数指定标签的颜色，可以是RGB值或者颜色名称。

需要注意的是，ImageDraw模块绘制的标签是在Pillow库中的Image对象上绘制的，因此需要将OpenCV中的图像转换为Pillow库中的Image对象。可以使用Pillow库中的Image.fromarray()方法来实现：

from PIL import Image

# 将OpenCV中的图像转换为Pillow库中的Image对象
img = Image.fromarray(frame)

完整的修改后的代码段如下：

from PIL import ImageFont, ImageDraw
import cv2
import torch

# 字体文件路径和字体大小
font_path = 'path/to/font.ttf'
font_size = 20

# 加载字体文件
font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)

# 加载模型和标签
model = torch.load('path/to/model.pth', map_location='cpu')
with open('path/to/label.txt') as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 将OpenCV中的图像转换为Pillow库中的Image对象
    img = Image.fromarray(frame)

    # 预处理图像
    # ...

    # 前向传播
    # ...

    # 获取标签
    # ...

    # 使用ImageDraw模块绘制中文标签
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    draw.text((x1, y1), label, font=font, fill=(255, 255, 255))

    # 将Pillow库中的Image对象转换为OpenCV中的图像
    frame = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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如果我的建议对您有帮助、请点击采纳、祝您生活愉快

有没有实际修改过相同文件的啊

将代码段改成中文如下： ``` label = "简单显示中文的draw.text" box = roi([0, 50, 400, 50]) rect = box pts = [p[0] for p in roi([0, 50, 400, 50])] rect_rect = np.hstack([p[0], rect[0] for p in roi([0, 50, 400, 50])]) pts_arr = np.hstack([p[1] for p in roi([0, 50, 400, 50])]) arr = [box[0], box[1], rect_rect[0], rect_rect[1]] spatiotemporal = np.vstack([pts, pts_arr]).T demon_path = pathlib.Path(spatiotemporal.rgb) label = demo_spatiotemporal.label.text label.set_text(label) ``` 其中，`path.jpg`是您要显示的图片，`pts`是要显示的点，`pts_arr`是要显示的回归点，`demon_path`是要显示的动态图标。