假设无人机的速度是5米每秒， 使用yolov8训练好的车辆检测权重来检测车辆的速度，并且显示在检测框上，输出代码

在Python中，结合OpenCV、TensorFlow（及其子库如TensorFlow Object Detection API，即旧版的SSD/TFLite Model Maker）和YOLOv8，我们可以实现这样一个简单的无人机车辆检测系统。但是请注意，YOLOv8本身并未直接提供车辆检测的预训练权重，你可能需要找到一个预训练的车辆检测模型，例如基于其他类似任务的模型进行微调。

下面是一个简化版的示例代码，假设你已经有了一个预训练的YOLOv8模型和车辆类别对应的标签文件（class_labels.txt），以及车辆检测的速度计算逻辑：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from timeit import default_timer as timer

# 加载YOLOv8模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov8.cfg', 'yolov8.weights')
classes = None
with open('class_labels.txt', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

def get_speed_from_bounding_box(box):
    # 假设你有车辆的速度信息存储在box坐标中，这里仅作示意
    speed = box[2] * box[3] * 5  # 基于5m/s的速度假设
    return speed

# 模型输入尺寸
input_size = (640, 640)

while True:
    # 读取无人机摄像头捕获的实时画面
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转换到RGB
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = Image.fromarray(frame)
    
    # 将图像调整到模型输入尺寸
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, input_size, swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)

    # 执行前向传播
    start_time = timer()
    layer_names = net.getLayerNames()
    output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
    outputs = net.forward(output_layers)

    # 解析输出并显示车辆及速度信息
    for output in outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            
            if confidence > 0.5:  # 设置阈值
                center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
                center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
                width = int(detection[2] * frame.shape[1])
                height = int(detection[3] * frame.shape[0])

                x, y = center_x - width // 2, center_y - height // 2
                box = (x, y, width, height)

                speed = get_speed_from_bounding_box(box)  # 假设速度计算在此
                label = f"Vehicle ({classes[class_id]}) - Speed: {speed} m/s"

                # 绘制检测框和标签
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + height), (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Vehicle Detection", frame)
    
    # 控制FPS
    elapsed = timer() - start_time
    if elapsed < 1.0/30.0:
        time.sleep(1.0/30.0 - elapsed)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意：这个例子是理论上的，因为YOLOv8并未内置车辆检测，你需要先训练好模型并替换`yolov8.cfg`和`yolov8.weights`。另外，实际速度计算可能会复杂得多，取决于你的数据源和具体需求。