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YOLOv8n检测框颜色

时间: 2025-07-07 07:12:32 浏览: 7

在YOLOv8n模型中修改检测框的颜色可以通过更改相关代码实现。具体来说，目标框的颜色是在`ultralytics/engine/model.py`文件中定义的。以下是一种修改方法： 1. 打开`model.py`文件，并定位到绘制检测结果的部分。 2. 在该部分代码中，您会发现一个用于设置框颜色的逻辑。为了使所有目标框显示为统一颜色，您可以引入一个固定的元组来表示所需的颜色。下面是一个示例代码段，展示了如何将所有检测框的颜色更改为红色（BGR格式）： ```python # Plot Detect results if pred_boxes is not None and show_boxes: for i, d in enumerate(reversed(pred_boxes)): c, d_conf, id = int(d.cls), float(d.conf) if conf else None, None if d.id is None else int(d.id.item()) name = ("" if id is None else f"id:{id} ") + names[c] label = (f"{name} {d_conf:.2f}" if conf else name) box = d.xyxyxyxy.reshape(-1, 4, 2).squeeze() if is_obb else d.xyxy.squeeze() # 设置统一颜色，例如红色 (BGR 格式) uniform_color = (0, 0, 255) # 注意这里是BGR annotator.box_label( box, label, color=uniform_color, # 使用统一颜色 rotated=is_obb, ) ``` 如果您希望使用自定义的颜色列表而不是单一颜色，则需要参考其他相关代码部分，可能涉及到`plotting.py`中的`Colors`类[^3]。需要注意的是，某些情况下颜色可能是按照BGR顺序而不是RGB顺序进行赋值的，因此如果您的颜色看起来不对，请尝试颠倒颜色值的顺序[^4]。

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