如何更改yolov5训练结果图片的数字的大小

您可以修改YOLOv5源代码中定义数字大小和颜色的部分。在`detect.py`文件中，可以找到以下代码：

for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
    if save_txt:  # Write to file
        with open(save_txt, 'a') as file:
            file.write(('%g ' * 6 + '\n') % (*xyxy, conf, cls))

    if save_img or view_img:  # Add bbox to image
        label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
        plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

这里使用了`plot_one_box`函数来绘制边界框及其对应的标签。您可以更改`label`的格式来调整数字大小和颜色。例如，要更改数字大小为24并且颜色为红色，可以将`label`改写为：

label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3, font_size=24, font_color=(255, 0, 0))

通过添加`font_size`和`font_color`参数，可以更改数字的大小和颜色。`font_size`的默认值为18，`font_color`的默认值为白色`(255, 255, 255)`。

请注意，如果您更改了源代码，则需要重新编译YOLOv5并重新训练模型，以确保更改生效。