yolov8预测模型

使用YOLOv8预测模型可以在新的图像或视频上进行物体检测和分类。在Python中，可以使用ultralytics库中的YOLO类来加载和使用YOLOv8模型。可以通过以下步骤进行预测：

1. 导入所需的库：

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
import cv2

2. 加载YOLOv8模型：

model = YOLO("model.pt")

3. 使用预训练模型进行预测：

# 预测单个图像或视频帧
results = model.predict(source="image.jpg")

# 预测包含多个图像或视频帧的文件夹
results = model.predict(source="folder", show=True)

# 预测并保存绘制的图像
im1 = Image.open("image.jpg")
results = model.predict(source=im1, save=True)

# 预测并保存绘制的图像和标签
im2 = cv2.imread("image.jpg")
results = model.predict(source=im2, save=True, save_txt=True)

# 预测多个图像或视频帧
results = model.predict(source=[im1, im2])

通过这些步骤，您可以使用YOLOv8预测模型对图像或视频进行物体检测和分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【目标检测】YOLOV8实战入门（五）模型预测](https://blog.csdn.net/qq_43456016/article/details/130448271)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于Csharp部署Yolov8系列模型（完整源码+说明文档+数据）.rar](https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87767086)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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