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yolov8怎么修改边界框颜色

时间: 2025-03-14 19:00:15 浏览: 145

YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个目标检测框架。如果你想修改 YOLOv8 输出结果中边界框的颜色，可以按照以下步骤操作： ### 修改边界框颜色的方法 1. **获取预测结果** 首先运行模型对图像进行推理，并得到预测结果。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练的yolov8n.pt权重文件 model = YOLO('yolov8n.pt') # 推理图片 results = model(image_path) # 返回的是包含检测信息的结果列表 ``` 2. **自定义绘制函数** 默认情况下，Ultralytics 提供了内置可视化功能 `results[0].plot()` 来显示预测结果。如果你想要更改边界框的颜色，则需要手动调整绘图部分。 - 如果你想完全控制颜色配置，可以通过访问每个 bounding box 的坐标以及类别标签来自行设置不同的颜色。比如，你可以通过循环遍历所有检测到的对象并为其分配独特的颜色。示例代码如下： ```python import cv2 result = results[0] boxes = result.boxes.cpu().numpy() image = cv2.imread(image_path) for i in range(len(boxes)): x1, y1, x2, y2 = map(int, [boxes[i].xyxy[0][0], boxes[i].xyxy[0][1], boxes[i].xyxy[0][2], boxes[i].xyxy[0][3]]) cls_id = int(result.names[int(boxes.cls[i])]) color = (0, 255, 0) if cls_id == 0 else (0, 0, 255) # 根据类别设定颜色 cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness=2) cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) ``` 3. **进一步美化** 可以根据需求添加额外的文字标注、透明度等效果提升展示质量。 --- ###

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