9.5 课设报告

        经过一番研究后我们还是没能搞定config文件里缺少导入属性的问题，为了明天的汇报，我们打算现将我们的可以显示图片处理结果的Demo修改完善。由于我们之前一直是在jupyter notebook上运行的相关代码，我们打算在我们的本地编辑器中也能实现相关功能，并能够在结束目标检测阶段后自动打开我们处理完成的图片，实现结果的可视化。出了修改了之前提到了python本地不支持的显示结果的魔法函数以外，我们在运行到最后一部分时出现了提示matplotlib模块没有相关显示图片的GUI的错误，这导致我们无法显示完成的图片。我们通过相关资料发现这是由于所使用的的matplotlib终端为windows10默认的agg，这是一个缺少显示图像GUI的终端，我们尝试在引用matplotlib的字段后加上matplotlib.use ("TKagg")来指定我们所使用的的终端，然而重新运行后还是出现了同样的问题。我们又从网上了解到TKagg终端的使用需要结合python自带的Tkinter运行库，为了防止是Tkinter运行库所带来的影响，我们尝试在环境中确认Tkinter是否安装。由于import Tkinter的报错我们发现我们的python自带环境中并没有Tkinter。但在我们使用pip install Tkinter时我们发现全网都找不到任何版本的Tkinter。我们用pip search来寻找相关的运行库，发现了一个叫做tkgupu的基于Windows的pythonGUI支持库，我们尝试安装之后发现程序仍然提示我们matplotlib是在agg终端中运行的。我们怀疑可能是在引用别的库的时候所引用的代码块又重新将matplotlib的终端修改成了默认的agg。为了检查，我们在每一个引用库的后面加上了输出当前matplotlib终端的字段，终于发现是在import coco部分终端被修改成了agg。我们检查了coco部分的代码并没有找到相关的引入matplotlib的部分，然而我们通过将coco提前引入，并在之后重新声明matplotlib的终端终于解决了该问题，并成功显示出我们所要展示的图片。

        目前我们已经基本完成了对于图像处理的部分，后面的任务将主要在调试视频处理的代码上，我们打算参考今年新出的优化过的Mask Score R-CNN来优化我们的代码，最终实现我们课题的目标。