yolov5/v7修改标签和检测框显示【最全】

在YOLOv5/v7中，修改标签和检测框的显示通常涉及以下几个步骤：

1. 修改数据集标签格式：如果需要更改标签格式，例如从COCO格式转换到PASCAL VOC格式，你需要编写代码转换标签文件。
2. 修改标签显示方式：在YOLOv5/v7中，标签和检测框的显示通常在datasets.py文件中的ShowResults函数中定义。你可以在这个函数中修改标签和检测框的显示样式。
3. 修改预测结果的保存方式：如果需要保存不同格式的检测框或标签，可以在predict.py中修改结果保存逻辑。

以下是一个修改标签和检测框显示的简化示例：

# 在datasets.py中找到ShowResults函数
def ShowResults(dir, img, results, classes=None, save_txt=False, save_img=False):
    # ... 其他代码 ...
 
    # 修改标签显示，例如更改字体大小或颜色
    for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
        label = f'{classes[int(cls)]} {conf:.2f}'
        plot_one_box(xyxy, img, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=2)
 
    # ... 其他代码 ...
 
# 在predict.py中找到Run函数
def Run(img_size=640, model=None, source='data/images', data=None, half=False, img_dir='', save_txt=False, save_img=False):
    # ... 其他代码 ...
 
    # 修改预测结果的保存方式，例如保存为PNG图片
    if save_img:
        if not os.path.exists(img_dir):
            os.makedirs(img_dir)
        cv2.imwrite(f'{img_dir}/{p.stem}.png', 255 * img.png)
 
    # ... 其他代码 ...
 
# 注意：这只是示例，具体修改需要根据你的需求和YOLOv5/v7的代码结构进行。

在实际应用中，你可能需要根据自己的数据集和需求定制标签显示的具体逻辑。如果需要更详细的帮助，请提供更具体的问题或需求。