我是 YoloV8 训练任务的新手，想了解如何更改模型执行的分割的颜色。

任何指导我的帮助将不胜感激。

当然，我可以帮助解决这个问题。可以通过修改用于可视化的代码或函数来更改 YOLOv8 分割的颜色。以下是两种方法：

方法 1：修改 plots.py

1. 找到 plots.py 文件： 这个文件通常位于 ultralytics/yolo/v8/utils/plots.py 中（假设使用的是 Ultralytics YOLOv8）。

2. 找到 plot_one_box 函数： 这个函数负责绘制边界框和分割掩码。

3. 修改颜色代码： 在 plot_one_box 函数中，会找到用于绘制分割掩码的代码。可以修改这些代码来更改颜色。

   • 例如，默认情况下，它可能使用 colors(c, True) ，其中 c 是类别索引。
   • 可以将其替换为特定的颜色元组，例如 (255, 0, 0) 代表红色，或者使用其他颜色库，例如 matplotlib.cm 。

   ```python

   示例：将类别 0 的颜色更改为红色

   if c == 0: color = (255, 0, 0) else: color = colors(c, True) ```

4. 保存更改： 保存对 plots.py 文件所做的更改。

方法 2：在代码中覆盖默认颜色

1. 在调用 results() 函数后修改颜色： 在的检测代码中，会使用 results = model(image) 进行推理，然后使用 results.plot() 或 results.print() 显示结果。

2. 在绘制之前访问和修改分割掩码： 可以访问 results.masks 属性，它包含每个检测到的对象的分割掩码。然后，可以修改每个掩码的颜色值。

   ```python results = model(image)

   示例：将所有分割颜色更改为绿色

   for r in results: if r.masks is not None: r.masks.masks = r.masks.masks * [0, 255, 0] # 将掩码颜色改为绿色

   results.plot() ```

注意：

• 这些方法假设使用的是 Ultralytics YOLOv8。如果使用的是不同的 YOLOv8 实现，则文件路径和函数名称可能会有所不同。
• 需要根据自己的需求调整颜色代码。

希望这些信息对有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提出。