YOLOv5 检测结果取消显示标签(只显示边界框bbox）_yolov5检测不带类别

检测结果取消显示类别class和置信度confidence

利用Yolov5进行密集小目标物体检测时，只显示bbox可视化效果更好

yolov5/models/common.py

class Detections:
	def display():
		# label = f'{self.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
        label = ''  # line 599 注释上面一行代码让label为空字符串

        im = annotator.im
        # 在此处增加cv2.putText()显示计数，可忽略
        cv2.putText(im, f'counting: {n}', (10, 25), fontFace=0, fontScale=0.7, color=(255, 255, 255), thickness=1)
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以上方式对直接手动调用模型进行推理时有效，如果有时还会显示标签，可以直接改下：
yolov5/utils/plots.py

# yolov5画边界框时都会用到Annotator这个类，改下这里应该就没问题了
class Annotator:
	def box_label(self, box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255)):
	label = ''  # line 83 函数开始让label为空字符串
	
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