怎么调节YOLOv8检测框粗细
时间: 2024-12-30 17:28:33 浏览: 212
### 修改YOLOv8检测结果中边界框的线条宽度
为了调整YOLOv8检测框的线条粗细,在绘制检测结果时可以自定义绘图参数。默认情况下,`ultralytics`库中的YOLO模型会自动处理图像上的标注显示,但可以通过覆盖默认的可视化函数来控制这些属性。
通常做法是在调用 `model.predict()` 或者其他预测方法之后手动设置画线厚度。具体来说,可以在获取到的结果对象上调用 `.plot()` 方法前通过修改配置文件或直接传入参数的方式改变线条宽度[^1]。
如果希望更灵活地定制视觉效果,则建议继承官方提供的 `Plotter` 类并重写其中负责渲染矩形的部分。下面给出一段简单的Python代码片段用于展示如何更改边框粗细:
```python
from ultralytics import YOLO
import cv2
def plot_detections(image, boxes, thickness=2): # 设置想要的thickness值
for box in boxes:
x, y, w, h = map(int, box[:4])
color = (0, 255, 0) # 绿色边框作为例子
image = cv2.rectangle(image, (x-w//2,y-h//2), (x+w//2,y+h//2), color, thickness)
return image
# 加载预训练好的YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.track(frame, persist=True)
boxes = results[0].boxes.xywh.cpu()
frame_with_custom_thickness_boxes = plot_detections(frame.copy(), boxes, thickness=3)
cv2.imshow("Custom Thickness Boxes", frame_with_custom_thickness_boxes)
cv2.waitKey(0)
```
上述脚本展示了如何利用OpenCV库重新绘制具有指定宽度的边界框,并将其应用于由YOLOv8产生的检测结果之上。
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