這個方向各個部落格步驟有些亂，多是linux,自己win10 64位,根據自己實現整理。
下第乙個。
darknet提供了製作png的指令碼，data/labels/make_labels.py
font = 'h:\\deeplearning\\yolov2\\darknet-masterv2\\darknet-master\\build\\darknet\\x64\\data\\labels\\ukai.ttc'
# 'futura-normal'
def make_labels(s):
l = ["車"]
for word in l:
os.system("convert -fill black -background white -bordercolor white -border 4 -font %s -pointsize %d label:\"%s\" \"cn_0_%d.png\""
%(font,s,word,s/12-1)) #cn_0_0/1/
2/3/4/5/6/7.png如果多類自己改為cn_1_
%d,,依次輸出吧，沒有研究出來怎麼遍歷。。
for i in [12,24,36,48,60,72,84,96]:
make_labels(i)
在該目錄下，shift右鍵,開啟powershell,
python make_labels.py修改image.c
跟著這個改。
image **load_alphabet()
image get_label_chinese(image
**characters, int class, int
size)
void draw_detections(image im, int num, float thresh, box *boxes, float **probs, char **names, image **alphabet, int classes)
//printf("\n");
int width = im.h * .012;
if(0)
printf("%s: %.0f%%\n",names[class], prob*100);//顯示類名：**概率
void draw_detections(image im, int num, float thresh, box *boxes, float **probs, char **names, image **alphabet, int classes)
//printf("\n");
int width = im.h * .012;
if(0)
printf("%s: %.0f%%\n",names[class], prob*100);//顯示類名：**概率
int offset = class*123457 % classes;
float red = get_color(2,offset,classes);
float green = get_color(1,offset,classes);
float blue = get_color(0,offset,classes);
float rgb[3];
//width = prob*20+2;
rgb[0] = red;
rgb[1] = green;
rgb[2] = blue;
box b = boxes[i];
int left = (b.x-b.w/2.)*im.w;
int right = (b.x+b.w/2.)*im.w;
int top = (b.y-b.h/2.)*im.h;
int bot = (b.y+b.h/2.)*im.h;
if(left < 0) left = 0;
if(right > im.w-1) right = im.w-1;
if(top < 0) top = 0;
if(bot > im.h-1) bot = im.h-1;
draw_box_width(im, left, top, right, bot, width/2, red, green, blue);//width=width/2
if (alphabet) {
#ifdef chinese
image label = get_label_chinese(alphabet, class, (im.h*.03) / 10);
#else
image label = get_label(alphabet, names[class], (im.h*.03)/10);
#endif
draw_label(im, top + width/2, left, label, rgb);//width=width/2
ref
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