yolo v5打印识别结果

YOLO (You Only Look Once) V5 是一种实时目标检测算法，它的全名 YOLOv5 是在其前几代的基础上发展起来的，由 Ultralytics 开发团队维护。当你使用 YOLO V5 进行图像识别时，它会首先对输入图片进行快速处理，应用预训练的神经网络模型来定位和分类图像中的物体。

当YOLO V5运行完毕并生成了识别结果，它会在控制台上显示一个包含每个检测到物体的信息框，包括其类别、位置（如边界坐标）以及置信度分数。这个信息通常是以JSON格式输出的，例如：

[
    {
        "class": "person",
        "confidence": 0.98,
        "bbox": [100, 50, 150, 200] // x, y, width, height
    },
    {
        "class": "car",
        "confidence": 0.75,
        "bbox": [400, 300, 200, 100]
    }
]

这里的"person"和"car"是预测的类别，"confidence"表示该预测的可靠性，而"bbox"则是物体在图像上相对左上角的坐标。你可以通过解析这种输出结构，进一步处理得到所需的识别数据。