yolov5预测框颜色
时间: 2025-02-08 16:02:17 浏览: 97
### 修改YOLOv5预测框颜色的方法
对于希望自定义YOLOv5检测结果中预测框的颜色的情况,在绘制边界框之前加入条件判断语句来指定特定类别使用的颜色是一种有效方法[^3]。具体操作是在`detect.py`或其他负责可视化部分的脚本内定位到用于绘图的部分,通常涉及OpenCV库中的`cv2.rectangle()`函数调用。
以下是基于此思路的一个代码片段示例:
```python
for *xyxy, conf, cls in reversed(det): # 遍历每一个检测对象
c = int(cls) # 获取分类索引
label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
p1, p2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))
if 'person' in label:
color = (128, 0, 128) # 紫色
elif 'tie' in label:
color = (169, 169, 169) # 灰色
else:
color = colors(c, True)
cv2.rectangle(img, p1, p2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)
```
这段代码展示了如何根据不同标签应用不同的颜色方案。通过检查当前处理的对象属于哪个类别(`label`),进而决定使用哪种预设好的RGB色彩值作为该实例边界的填充色。
另外一种方式则是直接编辑框架内部配置文件或源码以更改默认配色方案。例如,在某些版本中可能允许修改`utils/plots.py`下的`Colors`类里的`hexs`属性来达到全局调整的目的[^4]。
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