yolo8 & python 3.10 이용한 객체 인식 #5 label 숨기기 (파라메터)

     참조

      https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#sources

 

        weights=ROOT / 'yolov5s.pt',  # model path or triton URL
        source=ROOT / 'data/images',  # file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)
        data=ROOT / 'data/coco128.yaml',  # dataset.yaml path
        imgsz=(640, 640),  # inference size (height, width)
        conf_thres=0.25,  # confidence threshold
        iou_thres=0.45,  # NMS IOU threshold
        max_det=1000,  # maximum detections per image
        device='',  # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
        view_img=False,  # show results
        save_txt=False,  # save results to *.txt
        save_conf=False,  # save confidences in --save-txt labels
        save_crop=False,  # save cropped prediction boxes
        nosave=False,  # do not save images/videos
        classes=None,  # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3
        agnostic_nms=False,  # class-agnostic NMS
        augment=False,  # augmented inference
        visualize=False,  # visualize features
        update=False,  # update all models
        project=ROOT / 'runs/detect',  # save results to project/name
        name='exp',  # save results to project/name
        exist_ok=False,  # existing project/name ok, do not increment
        line_thickness=3,  # bounding box thickness (pixels)
        hide_labels=False,  # hide labels
        hide_conf=False,  # hide confidences
        half=False,  # use FP16 half-precision inference
        dnn=False,  # use OpenCV DNN for ONNX inference
        vid_stride=1,  # video frame-rate stride

 

results = model.predict(source=frame, show=True, device="0", hide_labels=True) # yolo 표시