在detectron2中，如何在对象检测中仅在没有标签(类名)的图像上绘制边界？
在detectron2中，可以通过以下步骤在没有标签（类名）的图像上绘制边界：
- 首先，导入必要的库和模块：
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog- 加载预训练的模型配置文件和权重：
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("path/to/config.yaml")
cfg.MODEL.WEIGHTS = "path/to/model_weights.pth"- 创建一个预测器（predictor）：
predictor = DefaultPredictor(cfg)- 加载要进行对象检测的图像：
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")- 进行对象检测并获取预测结果：
outputs = predictor(image)- 获取边界框（bounding box）的坐标和类别标签：
boxes = outputs["instances"].pred_boxes.tensor.cpu().numpy()
labels = outputs["instances"].pred_classes.cpu().numpy()- 创建一个可视化器（visualizer）并绘制边界框：
metadata = MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TEST[0])
visualizer = Visualizer(image[:, :, ::-1], metadata=metadata, scale=1.0)
visualizer = visualizer.draw_box(boxes, edge_color='red', line_style='--')- 获取绘制了边界框的图像：
output_image = visualizer.get_image()[:, :, ::-1]- 显示或保存绘制了边界框的图像：
cv2.imshow("Object Detection", output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()这样，就可以在没有标签（类名）的图像上绘制边界框了。
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