yolov5的detect如何显示出目标个数

YOLOv5 (You Only Look Once version 5) 是一种流行的实时物体检测算法，它采用了单阶段检测器的设计，能够快速地定位图像中的目标并分类。在`yolov5.detect()`函数中，如果需要显示目标的数量，通常会在预测结果处理后通过一些可视化库（如`matplotlib`, `pyplot`或`cv2`）展示出来。

当你运行检测并获取到输出（通常是包含bounding boxes和类别信息的DataFrame）之后，可以按以下步骤操作：

1. 首先，从输出中提取出目标的总数，这通常是在DataFrame的`scores`列找到每个类别得分大于某个阈值（比如0.5）的目标数量。

   num_boxes = df[df['score'] > threshold].shape[0]

2. 然后你可以打印这个数字，或者将其显示在一个图形上，例如：

   print(f"检测到了 {num_boxes} 个目标")

或者如果你想要在图像上添加文字标签表示目标数量，可以使用相应的绘图库：

   plt.text(x=0, y=num_boxes * 40, s=f"目标数量: {num_boxes}", fontsize=16)
   plt.imshow(image_with_boxes)

请注意，这里的代码示例是基于Python环境，并假设你已经导入了所需的库，例如`pandas`用于处理数据，以及`matplotlib`进行可视化。