在检测结果图中，官方的检测样式可能不满足我们的需求，常常修改更改检测框的颜色，粗细，标签背景颜色，大小，标签名称等内容，下面就介绍一下，这些地方如何修改。

在YOLOv9的源代码中，utils/plots.py中实现了绘图的相关代码，在这个文件的box_label函数下实现了检测框绘制的相关内容，具体的内容已经标注：

1️⃣ cv2.rectangle(self.im, p1, p2, color, thickness=self.lw, lineType=cv2.LINE_AA) 绘制的是检测框的相关内容。
color代表检测框的颜色，修改方式为：
将color换成其它BGR色调 例如：(255, 0, 0) BGR蓝色

thickness代表检测框的粗细，可以修改为成2或3或5...或者其它大小，只要绘制的好看就行。

cv2.rectangle(self.im, p1, p2, (255, 0, 0), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA)
此时就代表我将检测框的颜色修改为蓝色，粗细为2

2️⃣ w, h = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=self.lw / 3, thickness=tf)[0]主要用来控制标签的背景相关信息，就是标签背后的那一块实心区域。
可以修改的是fontScale，将其指定为2或3或5...或者其它大小，同样只要绘制的好看就行。

w, h = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=2, thickness=tf)[0]

3️⃣ cv2.rectangle(self.im, p1, p2, color, -1, cv2.LINE_AA)可以修改标签背景的颜色，修改方法和上方的一致，建议颜色和检测框一致。

cv2.rectangle(self.im, p1, p2, color, -1, cv2.LINE_AA)
此时就代表我将标签背景的颜色修改为蓝色

cv2.putText(self.im,
            label, (p1[0], p1[1] - 2 if outside else p1[1] + h + 2),  
            0,
            self.lw / 3,
            txt_color,
            thickness=tf,
            lineType=cv2.LINE_AA)

4️⃣ 这里用来控制标签的相关信息。
其中label表示标签的名称，初始的是数据集中的标签，单标签的可以直接在这里进行修改成字符串的形式内容。

self.lw / 3表示标签的大小，和上方的标签背景大小一致，若修改，建议设置成同等大小。

cv2.putText(self.im,
            'changed', (p1[0], p1[1] - 2 if outside else p1[1] + h + 2),  
            0,
            2,
            txt_color,
            thickness=tf,
            lineType=cv2.LINE_AA)
            
此时就代表我将标签名称修改为：changed，大小为2