Tensorflow对象检测API-为边界框设置特定颜色

我正在尝试使用Tensorflow对象检测在图像中检测3种不同的对象。我想将每个类的边界框颜色设置为我选择的自定义颜色，以适合我的应用程序

比如说,， 第一类：红色 第二类：蓝色 第三类：绿色

不幸的是，Tensorflow对象检测会自动设置这些颜色，我不知道如何更改它们

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非常感谢您的建议和帮助。

您可以通过将曲目ID传递给函数来实现这一点

请注意，在执行检测时，将调用此plot函数以可视化图像上的边界框

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下面是如何获取变量track_id。首先，您应该查看列表，并获取要绘制框的颜色索引。例如，“红色”颜色的索引是98。然后您应该循环变量output_dict['detection_classes']，该变量也会传递给plot函数，当遇到类1时，track_id会附加98。通过这样做，您将创建一个颜色索引列表作为轨迹ID，然后将其转换为numpy数组，并将其一起传递到plot函数中，然后您应该将所有类绘制为指定的颜色。

感谢您的支持！这真的奏效了。另外，如果您不希望ID:x出现在边界框文本中，我发现它非常难看，您只需要在函数调用中将skip_track_ID传递为True。