分类显示

简介

分类显示节点用于在图像上可视化 分类模型 的预测结果，支持单标签和多标签分类的展示。

该节点提供丰富的文本样式配置选项，包括字体大小、颜色、对齐方式、背景色等，可以清晰地展示分类结果及其置信度信息。

输入 / 输出

• 输入：

  • 图像（来自上游节点或工作流输入）

  • 分类结果（包含类别标签、置信度等信息）

• 输出：

  • 绘制了分类标签的可视化图像

配置参数详解

参数名称	说明	示例/默认值
节点名称	步骤名称，用于标识该节点的唯一标识符	classification_label_visualization_1
备注	可选的备注信息，用于描述该步骤的用途	留空
输入图像	指定输入图像的来源，可以是上游节点的输出或工作流的输入参数	input.image
复制图像	是否创建输入图像的副本进行可视化，启用后不会修改原始图像	True(推荐)
预测标注	分类预测	下拉菜单选择
调色板	颜色调色板方案，用于为不同类别分配颜色	DEFAULT
调色板大小	调色板中的颜色数量，适用于使用自定义或Matplotlib调色板时	10
自定义颜色	自定义颜色列表，使用HEX格式定义文本颜色	["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF"]
颜色坐标轴	颜色分配的依据，通常基于类别（CLASS）来着色	CLASS
文本标签	文本标签的显示内容	Class
文本位置	文本在图像上的对齐位置	TOP_LEFT
文本颜色	文本的颜色	WHITE
文本大小	文本字体的大小比例	1
文本粗细	文本字体的粗细程度	1
文本内边距	文本周围填充的像素数	10
边框圆角	标签的半径	0

参数详细说明

复制图像

• True：创建图像副本，原始图像保持不变，可用于后续其他可视化操作

• False：直接在原图上绘制，节省内存但会修改原图

预测标注

选择要可视化的 分类模型 的预测输出。从下拉菜单中选择上游分类模型节点的输出结果，支持单标签和多标签分类。

调色板

支持多种颜色调色板方案：

• DEFAULT：系统默认配色方案

• MATPLOTLIB：使用Matplotlib的颜色方案

• CUSTOM：使用自定义颜色列表（需配置自定义颜色参数）

自定义颜色

当调色板选择 CUSTOM 时，使用HEX格式定义颜色列表：

["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF", "#FFFF00", "#FF00FF"]

分别对应红色、绿色、蓝色、黄色、紫色，颜色会按顺序分配给不同的类别。

颜色坐标轴

决定如何为分类结果分配颜色：

• CLASS：根据分类类别着色，同一类别使用相同颜色

• INDEX：为每个预测结果分配不同颜色

• TRACK：该节点不能使用此选项

文本标签

设置文本标签的显示内容类型：

• Class：仅显示类别名称

• Confidence：仅显示置信度

• Class + Confidence：显示类别名称和置信度

文本颜色

设置文本的颜色，常用颜色选项：

• WHITE：白色（默认）

• BLACK：黑色

• RED：红色

• GREEN：绿色

• BLUE：蓝色

• 或使用自定义HEX颜色值

文本大小

控制字体大小的比例因子。默认值为 1，值越大字体越大。例如：

• 0.5：较小字体

• 1：标准字体（默认）

• 2：较大字体

文本粗细

控制字体线条的粗细程度。默认值为 1，值越大字体越粗。例如：

• 1：正常粗细（默认）

• 2：粗体

• 3：更粗

文本内边距

设置文本周围的填充像素数，用于在文本和边框之间创建空间。默认值为 10 像素。较大的值会使标签背景更宽敞，提高可读性。

边框圆角

设置标签边框的圆角半径：

• 0：直角边框（默认）

• 5：轻微圆角

• 10 及以上：明显圆角效果

圆角值越大，边框越圆润。