自定义函数（mubiao） 使用yolov8自训练模型（moxing）识别tupian中元素特征 返回所有元素名称和坐标。请根据以上资料编写程序

为了使用YOLOv8自训练模型（Moxing）识别图片中的元素特征并返回元素名称和坐标，首先你需要准备以下步骤：

1. 安装必要的库：
- OpenCV：用于图像处理
- YOLOv8 Python API：可以从GitHub上找到，通常是`yolov8`包

pip install opencv-python-headless yolov8

2. 准备YoloV8模型：
- 确保你已经训练了一个适合你目标任务的YoloV8模型。这通常包括模型文件（如`.weights`）、配置文件（`.cfg`）以及类别索引文件（`.names`）。

3. 编写Python脚本：

import cv2
from yolov8 import YOLO

def detect_elements(image_path, model_config, model_weights, class_names):
    # 初始化YOLOv8实例
    yolo = YOLO(config=model_config, weights=model_weights)

    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)

    # 检测元素
    boxes, confidences, classes = yolo.detect_image(img)

    element_info = []
    for box, confidence, class_id in zip(boxes, confidences, classes):
        if confidence > threshold:  # 设置阈值以过滤掉低置信度的检测结果
            element_name = class_names[class_id]
            element_info.append((element_name, (box[0], box[1], box[2], box[3])))
    
    return element_info

# 示例：
image_path = "path_to_your_image.jpg"
model_config = "yolov8.cfg"  # 你的模型配置文件路径
model_weights = "yolov8.weights"  # 你的模型权重文件路径
class_names_file = "coco.names"  # 类别索引文件路径
threshold = 0.5  # 可视化时的置信度阈值

elements = detect_elements(image_path, model_config, model_weights, open(class_names_file).read().splitlines())
for name, coords in elements:
    print(f"{name}: ({coords[0]}, {coords[1]}) - ({coords[2]}, {coords[3]})")