yolov8分类模型onnx推理

yolov8是一种目标检测模型，而不是分类模型。它可以用于检测图像中的多个目标，并给出它们的位置和类别。如果你想进行yolov8的目标检测任务，可以使用onnx进行推理。下面是一个使用yolov8模型进行onnx推理的示例代码：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

# 加载模型
model_path = 'path/to/yolov8.onnx'
session = ort.InferenceSession(model_path)

# 加载图像
image_path = 'path/to/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 图像预处理
resized_image = cv2.resize(image, (640, 640))
input_data = np.transpose(resized_image, (2, 0, 1))
input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)
input_data = input_data.astype(np.float32) / 255.0

# 进行推理
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_names = [output.name for output in session.get_outputs()]
outputs = session.run(output_names, {input_name: input_data})

# 后处理
# 这里根据具体的yolov8模型输出进行后处理，提取目标位置和类别等信息

# 输出结果
print(outputs)

请注意，上述代码中的`model_path`是yolov8模型的路径，`image_path`是待检测的图像路径。你需要将这两个路径替换为你自己的路径。