yolov7检测框隐藏标签

如果你想在 YOLOv7 目标检测结果中隐藏标签，可以在绘制检测框时不绘制标签。具体地，可以在 `detect.py` 中的 `plot_one_box` 函数中修改代码，只绘制检测框而不绘制标签。

具体来说，可以将以下代码：

cv2.putText(img, label + "{:.2f}".format(score), (x1, y1 - 2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.5, (255, 255, 255), thickness=1, lineType=cv2.LINE_AA)

修改为：

cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness=thickness)

这样就只会绘制检测框，而不会显示标签。

相关问题

yolov7detect检测框粗细

根据提供的引用内容，YOLOv7检测框的粗细并没有明确的规定。YOLOv7是一种目标检测算法，它使用边框坐标编码来表示检测到的目标的位置和大小。边框的粗细通常是由可视化工具或绘图库来确定的，而不是由算法本身决定的。因此，YOLOv7检测框的粗细可以根据具体的应用需求和可视化工具的设置进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

如何获得yolov7检测框的位置信息

您可以使用 YOLOv7 模型进行目标检测，然后从输出的结果中获取检测框的位置信息。具体来说，您可以使用 OpenCV 或 PyTorch 等库来加载 YOLOv7 模型，并使用该模型对输入图像进行推理。推理结果将包含每个检测框的位置、类别和置信度等信息。您可以从这些信息中提取出检测框的位置信息，例如左上角和右下角的坐标。