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yolov8怎么调整检测框粗细

时间: 2025-04-21 08:33:35 浏览: 31

### 调整YOLOv8检测框线条宽度的方法对于YOLOv8而言，在`ultralytics-main\ultralytics\utils\plotting.py`文件中定义了绘制边界框的行为[^4]。为了调整检测框线条的厚度，需定位到负责绘图功能的具体函数内修改相应的参数。具体来说，可以在`plotting.py`里查找用于绘制单个边框的函数，通常命名为`plot_one_box`或类似的名称。在这个函数内部会有一个控制线条粗细的变量，通常是`line_thickness`或是直接作为参数传递给OpenCV画线函数的`thickness`属性。通过更改此值可以直接影响最终显示出来的矩形框宽窄程度。如果希望全局统一设定，则建议在调用该绘图函数之前先指定好默认的线条宽度，并将其作为一个固定的数值传入；若是想动态调整每张图片甚至每个物体周围的方框样式，则可在每次调用时单独设置这个参数。 ```python from ultralytics import YOLO import cv2 def plot_results(im, boxes, labels=None, colors=None, line_thickness=3): # 设置默认线条宽度为3像素 for i, box in enumerate(boxes): p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])) if labels and colors: label = f'{labels[i]}' color = colors[i % len(colors)] cv2.rectangle(im, p1, p2, color=color, thickness=line_thickness) # 使用自定义配置运行推理并可视化结果 model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.25) for r in results: im_array = r.plot(line_thickness=5) # 这里的line_thickness即为所设宽度 ``` 上述代码展示了如何创建一个带有可变线条宽度选项的结果展示辅助函数，并且还给出了利用预训练好的YOLOv8模型执行预测的同时指定特定线条宽度的例子。

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