yolov8如何改变预测框颜色

### 如何在YOLOv8中自定义预测框的颜色 要在YOLOv8中自定义预测框的颜色，可以通过修改`plotting.py`文件中的`Colors`类来实现。默认情况下，该类定义了一组十六进制颜色值用于绘制预测框和标签[^4]。 以下是具体方法： #### 修改预测框颜色 1. **定位到`plotting.py`文件** 找到YOLOv8源码目录下的`ultralytics/yolo/utils/plotting.py`文件。 2. **编辑`Colors`类** 在`Colors`类中，默认有一组预设的十六进制颜色列表`hexs`。如果需要更改预测框的颜色，可以直接替换或扩展此列表的内容。例如： ```python class Colors: hexs = ['FF3838', '0D97FA', 'FF701F', '61C215'] # 默认颜色列表 (RGB反转后的BGR格式) ... ``` 如果希望自定义新的颜色，可以添加更多十六进制颜色值或将现有颜色替换成所需的颜色。注意，这里的颜色是以十六进制表示的，并且最终会被转换为OpenCV支持的BGR格式。 3. **保存并重新运行代码** 完成上述修改后，保存文件并重启程序以应用新设置。 --- #### 更改标签字体颜色 除了调整预测框的颜色外，还可以通过类似的逻辑修改标签字体的颜色。通常，这一步也需要在`plotting.py`文件中完成。例如，在绘图函数内部查找负责渲染文字的部分，并指定一个新的颜色参数。例如： ```python def plot_one_box(x, im, color=None, label=None, line_thickness=None): tl = line_thickness or round(0.002 * (im.shape[0] + im.shape[1]) / 2) + 1 # 线条厚度计算 c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3])) cv2.rectangle(im, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA) # 绘制矩形框 if label: tf = max(tl - 1, 1) # 字体粗细 t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0] c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3 cv2.rectangle(im, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA) # 文字背景填充 # 设置字体颜色（此处改为白色或其他颜色） text_color = [255, 255, 255] # 白色 BGR 格式 cv2.putText(im, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, text_color, thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA) ``` 在此处，将变量`text_color`更改为所需的BGR颜色值即可[^3]。 --- #### 示例代码 以下是一个完整的示例代码片段，展示如何加载模型并对帧进行处理，同时确保自定义颜色生效： ```python from ultralytics import YOLO import cv2 model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载模型 # 处理单张图片或视频流 frame = cv2.imread("example.jpg") results = model(frame) annotated_frame = results[0].plot() # 调用已修改的绘图功能 cv2.imshow('Annotated Frame', annotated_frame) cv2.waitKey(0) ``` --- ### 注意事项 - 颜色应以十六进制字符串的形式提供给`hexs`列表，而实际绘图时会自动将其转换为BGR格式。 - 若需进一步定制可视化效果，可深入研究`plotting.py`文件内的其他绘图函数。