yolov8修改检测框的颜色、字体

### 如何在 YOLOv8 中自定义检测框颜色和字体样式 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个高性能目标检测框架，继承了 YOLO 系列的优点，并提供了更灵活的接口支持。要修改检测框的颜色和字体样式，可以通过调整可视化模块的相关参数实现。 #### 修改检测框颜色 YOLOv8 的可视化部分主要依赖于 `ultralytics` 库中的绘图工具类（Plotting Utilities）。默认情况下，该库会为不同类别分配不同的颜色[^1]。如果希望自定义这些颜色，可以覆盖默认设置： ```python from ultralytics import YOLO import numpy as np model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载模型 # 自定义颜色映射表 custom_colors = {0: (255, 0, 0), 1: (0, 255, 0)} # 类别ID -> RGB颜色 def set_custom_colors(model, colors): """ 设置自定义颜色 """ model.names_to_colors = {} for cls_id, color in colors.items(): model.names_to_colors[cls_id] = tuple(c / 255.0 for c in color) set_custom_colors(model, custom_colors) results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.5) # 预测图像 for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() for box in boxes: class_id = int(box.cls[0]) if class_id in model.names_to_colors: r, g, b = [int(c * 255) for c in model.names_to_colors[class_id]] print(f"Class ID {class_id} has been assigned the color ({r}, {g}, {b})") ``` 通过上述代码片段，可以根据需求指定每种类别的颜色[^3]。 --- #### 修改字体样式 YOLOv8 使用 OpenCV 进行绘制操作，默认字体为 `cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`。 若要更改字体样式或大小，需直接干预绘图逻辑。以下是具体方法： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 定义新的字体属性 font_face = cv2.FONT_ITALIC # 更改字体风格 font_scale = 1.0 # 字体缩放比例 thickness = 2 # 字体线条宽度 def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None, font_face=cv2.FONT_ITALIC, font_scale=1.0, thickness=2): """ 绘制单个边界框 """ tl = line_thickness or round(0.002 * max(img.shape[:2])) + 1 color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)] c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3])) cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl) if label: tf = max(tl - 1, 1) t_size = cv2.getTextSize(label, font_face, font_scale, thickness)[0] c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3 cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1) cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), font_face, font_scale, [255, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA) # 调整后的预测流程 results = model.predict(source='image.jpg') for result in results: im_array = result.plot() # 获取原始绘图结果 for i, det in enumerate(result.boxes.data): # 对每个检测框重新绘制 xyxy = det[:4].cpu().numpy() confidence = float(det[4]) class_id = int(det[5]) label = f'{result.names[class_id]} {confidence:.2f}' plot_one_box(xyxy, im_array, label=label, color=(255, 0, 0), line_thickness=2, font_face=font_face, font_scale=font_scale, thickness=thickness) # 显示最终结果 cv2.imshow("Customized Visualization", im_array[:, :, ::-1]) # BGR to RGB cv2.waitKey(0) ``` 此代码展示了如何替换默认字体以及调整其他视觉效果[^4]。 --- #### 总结 通过对 `ultralytics` 和 OpenCV 的组合使用，能够轻松定制 YOLOv8 输出的检测框颜色与字体样式。需要注意的是，在实际应用中应确保所选配色方案具有良好的对比度以便清晰辨认。