YOLOv8.2.25中show_labels与show_conf参数失效问题求助

问题重现 #

使用YOLOv8.2.25执行以下代码时，已设置show_labels=False和show_conf=False，但保存的图片依然显示检测标签和置信度：

model = YOLO(model_path)
results = model.predict(self.image_path, show_labels=False, show_conf=False)
result[0].save(filename=path_jpg_image)

核心原因 #

predict方法中的show_labels和show_conf仅控制实时预览窗口的显示效果，不影响最终保存图片的内容。result.save()默认使用默认绘图配置，不会继承predict时的show_*参数。

解决建议 #

方法1：直接在predict时指定保存参数 #

调用predict时使用save_conf=False和save_labels=False（而非show_*参数），同时开启save=True，可直接保存不带标签和置信度的图片：

model = YOLO(model_path)
# 保存到指定路径，可通过project和name自定义输出目录
results = model.predict(
    self.image_path,
    save=True,
    save_conf=False,
    save_labels=False,
    project="your_output_folder",
    name="predict_results",
    exist_ok=True  # 允许覆盖已有目录
)

方法2：手动调用plot方法自定义绘图后保存 #

通过result.plot()方法手动指定labels=False和conf=False生成无标签的图像，再自行保存：

import cv2
from ultralytics import YOLO

model = YOLO(model_path)
results = model.predict(self.image_path)

# 生成不带标签和置信度的图像（plot返回BGR格式）
plotted_image = results[0].plot(labels=False, conf=False)
# 保存图像
cv2.imwrite(path_jpg_image, plotted_image)

# 若使用PIL保存，需转换为RGB格式
# from PIL import Image
# Image.fromarray(plotted_image[..., ::-1]).save(path_jpg_image)

方法3：修改默认配置文件（可选） #

若需全局生效，可修改YOLO的默认配置文件（如default.yaml），将save_conf和save_labels默认值设为False，但此方法会影响所有预测任务，需谨慎操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paulo Henrique PH