YOLOv8预测结果

在给定的代码中，YOLOv8模型通过使用OpenCV库和YOLO库在视频帧上进行推理。这段代码加载了YOLOv8模型，并通过打开视频文件来获取视频帧。然后，循环遍历视频帧，并在每一帧上运行YOLOv8推理。推理的结果被可视化，并在帧上显示出来。如果按下键盘上的'q'键，循环将停止并退出程序。最后，释放视频捕获对象并关闭显示窗口。

至于YOLOv8的预测结果，根据提供的代码，结果被存储在results变量中。这个结果可以通过调用results的不同属性或方法来获取，以得到不同类型的预测信息。比如，在提供的代码中，使用results<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8预测参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）](https://blog.csdn.net/qq_37553692/article/details/130910432)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [yolov8模型训练结果分析以及如何评估yolov8模型训练的效果](https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/131046636)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]