我正在尝试使用Tensorflow对象检测来检测图像中的3种不同类别的对象。我想将每个类的边框颜色设置为我选择的自定义颜色，以适合我的应用程序。
例如， 第1类：红色 第2类：蓝色 第3类：绿色
不幸的是，Tensorflow对象检测会自动设置该颜色，我不知道如何更改它们。
如果有任何建议和帮助，我将不胜感激。
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您可以通过将track_ids传递给函数visualize_boxes_and_labels_on_image_array来实现此目的。
请注意，执行检测时，将调用此绘图函数以可视化图像上的边界框。
这里是如何获取变量track_ids。首先，您应该查看STANDARD_COLORS列表，并获取要用来绘制框的颜色的索引。例如，“红色”的索引为98。那么您应该遍历变量output_dict['detection_classes']（此变量也传递到plot函数），并且在遇到类1时，track_ids会附加98通过执行此操作，您将创建一个颜色索引列表，track_ids，然后将其转换为numpy数组并将其一起传递到plot函数中，然后应将所有类绘制为分配的颜色。 / p>