YOLOv8模型推理脚本

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种基于物体检测的深度学习模型，它是由 Ultralytics 团队开发的，作为YOLO系列的最新版本。YOLOv8支持实时物体检测，并且对计算资源需求相对较低，适合部署到嵌入式设备上。

关于YOLOv8模型的推理脚本，通常会涉及到以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装Python及其相关的库，如PyTorch、OpenCV等，以及YOLOv8的官方库yolov8-pytorch。

pip install torch torchvision opencv-python yolov8-pytorch

2. **加载模型**：从预训练的权重文件中加载模型，并设置适当大小的输入维度。

from yolov8 import YOLOv8

model = YOLOv8(weights='yolov8.weights')

3. **图像或视频处理**：读取图片或摄像头输入，并通过模型进行前向传播进行预测。

image = cv2.imread('image.jpg')
outputs = model(image)

4. **解析结果**：解析模型返回的输出数据，得到物体的边界框和类别信息。

5. **可视化**：将预测结果显示在原始图像上。

boxes, labels, scores = outputs
results = draw_boxes_on_image(image, boxes, labels, scores)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", results)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键关闭窗口