yolov8修改预测字体颜色

### 如何在 YOLOv8 中自定义预测文本的字体颜色 YOLOv8 是一种高效的目标检测框架，其提供了丰富的功能用于调整预测结果的可视化效果。要更改预测结果显示的字体颜色，可以通过修改 `ultralytics` 库中的相关代码实现。 #### 修改方法 YOLOv8 的预测结果显示依赖于 OpenCV 和 Matplotlib 等工具完成绘图操作。具体来说，在调用 `results.plot()` 方法时，会自动绘制边界框和标签文字。如果希望更改字体颜色，则需深入到源码层面进行定制化开发。 以下是具体的解决方案： 1. **定位核心函数** 预测结果显示的核心逻辑位于 `ultralytics/yolo/utils/plotting.py` 文件中。此文件包含了负责绘制边界框和标签的主要函数 `Annotator.box_label()`[^1]。该函数接受参数控制边框样式以及文字属性。 2. **重写 Annotator 类** 用户可以继承并扩展 `Annotator` 类来自定义行为。例如，创建一个新的类覆盖默认的文字渲染方式如下所示： ```python from ultralytics.yolo.utils.plotting import Annotator, colors class CustomAnnotator(Annotator): def box_label(self, box, label='', color=(128, 128, 128)): super().box_label(box, label=label, color=color) # 自定义设置字体颜色为黑色 (BGR 格式) p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])) self.im = cv2.putText( self.im, label, (p1[0], p1[1] - 2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.75, color=(0, 0, 0), # 设置字体颜色为黑色 thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA ) ``` 上述代码片段重新实现了 `CustomAnnotator` 类，并将字体颜色固定为 `(0, 0, 0)` 即纯黑[^2]。 3. **应用新的 Annotator 实现** 接下来替换原有的标注器实例以启用新配置。假设我们已经加载了一个预训练模型并对某张图片进行了推断，则可按以下流程执行： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载模型 img_path = 'example.jpg' # 输入测试图像路径 result = model(img_path)[0] annotator = CustomAnnotator(result.orig_img) for *xyxy, conf, cls in reversed(result.boxes.data.tolist()): c = int(cls) # 获取类别索引 label = f'{model.names[c]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) cv2.imshow('Result with Black Font', annotator.result()) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上脚本展示了如何利用自定义注解器替代标准版本，从而达到改变字体颜色的目的[^3]。 4. **注意事项** - 如果计划频繁调整多种风格建议封装更灵活接口支持动态传参。 - 调整过程中务必保留原始备份以防意外破坏原有结构。 - 对第三方库做改动前确认许可协议允许此类操作以免违反版权规定。 通过这些步骤即可成功实现在 YOLOv8 上更改预测文本字体颜色的功能需求。 ---