网站续费一般多少钱网站建站上海

在 Ultralytics YOLOv8 中修改预测框颜色为红色，以下是三种实用方案：

---

方案 1：直接修改 plot() 方法的 colors 参数

在调用 results.plot() 时直接指定颜色参数：

from ultralytics import YOLO# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")# 预测并绘制结果
results = model.predict("image.jpg")
plotted_img = results[0].plot(colors=(255, 0, 0))  # BGR格式：红色# 保存或显示
plotted_img.show()  # 直接显示
# plotted_img.save("output.jpg")  # 保存结果

原理：
plot() 方法的 colors 参数接受一个 BGR 元组 (B, G, R)，(255, 0, 0) 表示红色。

---

方案 2：自定义调色板覆盖默认颜色

创建全红色的调色板并传递给 plot()：

from ultralytics import YOLO# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
results = model.predict("image.jpg")# 创建全红色调色板 (每个类别都是红色)
num_classes = len(model.names)  # 获取类别总数
red_palette = [(255, 0, 0)] * num_classes  # 每个类别分配红色# 应用自定义调色板
plotted_img = results[0].plot(colors=red_palette)
plotted_img.show()

原理：
YOLOv8 默认使用类别索引映射调色板颜色。此方案为所有类别强制指定红色。

---

方案 3：修改 Annotator 源码（高级）

直接修改 Ultralytics 的绘图工具类：

1. 找到文件 ultralytics/utils/plotting.py。
2. 定位 Annotator 类中的 box_label 方法。
3. 将颜色生成逻辑改为固定红色：

# 原始代码 (约在 265 行附近)
color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)]# 修改为固定红色
color = (255, 0, 0)  # BGR: 红色

效果：
全局所有预测框变为红色（需重新安装包或修改环境文件）。

---

额外方案：自定义后处理绘制

手动解析结果并绘制红色框：

import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载模型和图像
model = YOLO("yolov8n.pt")
img = cv2.imread("image.jpg")
results = model.predict(img)# 手动绘制结果
for box in results[0].boxes:x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0].tolist())cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)  # BGR红色 + 线宽2# 显示结果
cv2.imshow("Red Boxes", img)
cv2.waitKey(0)

---

方案对比

方案	优势	适用场景
方案 1	简单快捷，单行代码修改	临时快速调试
方案 2	不修改源码，控制所有类别颜色	需全局红色但保留类别文本
方案 3	永久生效	长期项目且需全局修改
额外方案	完全自定义绘制逻辑	需要复杂自定义的场景

选择方案时，优先推荐 方案 1（临时使用）或 方案 2（保留类别文本的红色框）。如需永久生效，可用方案 3（注意备份源码）。