如何在YOLOv5中计算并显示Bounding Box的高度与宽度

要在检测画面中展示目标框的宽高，只需修改代码中生成标注标签的逻辑，计算宽高后追加到原有标签文本中即可，具体步骤如下：

1. 计算Bounding Box的宽和高 #

在代码的Process predictions部分，遍历检测结果的循环中（for *xyxy, conf, cls in reversed(det):），通过xyxy的坐标值计算宽高：

• xyxy格式为[x1, y1, x2, y2]，其中x1,y1是框的左上角坐标，x2,y2是右下角坐标
• 宽度 = x2 - x1
• 高度 = y2 - y1

2. 修改标签生成逻辑 #

找到原有生成label的代码行，将宽高信息追加到标签中，修改后的代码片段如下：

# Write results
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
    if save_txt:  # Write to file
        xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
        line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh)  # label format
        with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f:
            f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

    if save_img or save_crop or view_img:  # Add bbox to image
        c = int(cls)  # integer class
        # 计算宽高
        x1, y1, x2, y2 = xyxy
        bbox_width = x2 - x1
        bbox_height = y2 - y1
        # 生成包含宽高的标签文本
        if hide_labels:
            label = None
        else:
            if hide_conf:
                label = f'{names[c]} | W:{bbox_width:.0f}, H:{bbox_height:.0f}'
            else:
                label = f'{names[c]} {conf:.2f} | W:{bbox_width:.0f}, H:{bbox_height:.0f}'
        annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))
    if save_crop:
        save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)

修改说明 #

• 新增了bbox_width和bbox_height的计算，用.0f格式化取整，避免小数过多影响显示
• 根据hide_labels和hide_conf的参数状态，生成对应格式的标签：
  • 如果隐藏标签，保持label=None
  • 如果隐藏置信度，标签仅显示类别+宽高
  • 默认显示类别+置信度+宽高

替换原有代码中的对应部分后，运行检测脚本，就能在画面中看到每个目标框的宽高信息和置信度一起显示了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arshan Abbas