yolov8图形化界面程序代码，要有图片和视频识别和加载模型功能的代码，即插即用的

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个先进的目标检测算法，它通常用于实时图像和视频处理。要在Python中创建一个具备图片和视频识别以及模型加载的图形用户界面（GUI），我们可以利用开源库如PyQt5来构建界面，并结合Yolov8的PythonAPI，如`yolov8`。

下面是一个简单的示例，展示如何使用PyQt5创建一个基本的GUI并加载模型进行预测：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
from yolov8 import YOLO

# 初始化YOLOv8模型
model = YOLO()

class App(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 设置窗口布局
        self.setWindowTitle('YOLOv8 GUI')
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)
        self.label = QLabel(self)
        self.button_load_image = QPushButton("Load Image", self)
        self.button_load_video = QPushButton("Load Video", self)

        # 图像显示区域
        self.label.setPixmap(QPixmap('path_to_your_default_image.png'))
        self.label.resize(self.label.sizeHint())

        # 按钮点击事件处理器
        self.button_load_image.clicked.connect(self.load_image)
        self.button_load_video.clicked.connect(self.load_video)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.label)
        layout.addWidget(self.button_load_image)
        layout.addWidget(self.button_load_video)
        self.setLayout(layout)

    def load_image(self):
        filename = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Select an image', '', "Image Files (*.png *.jpg)")
        if filename[0]:
            img = Image.open(filename[0])
            # 转换为cv2格式
            img_cv = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
            results = model.detect(Image.fromarray(img_cv))
            for result in results:
                draw_img = model.show_results(img_cv, result)
            self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(cv2.cvtColor(draw_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)))

    def load_video(self):
        video_path = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Select a video', '', "Video Files (*.mp4 *.avi)")
        cap = cv2.VideoCapture(video_path[0])
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            results = model.detect(frame)
            draw_frame = model.show_results(frame, results)
            qimg = QImage(draw_frame, frame.shape[1], frame.shape[0], QImage.Format_RGB888)
            pixmap = QPixmap.fromImage(qimg)
            self.label.setPixmap(pixmap)

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    ex = App()
    ex.show()
    sys.exit(app.exec_())

请注意，你需要安装必要的依赖包，并替换上述代码中的`path_to_your_default_image.png`和YOLOv8模型路径。此外，实际运行这个代码前，确保已经正确下载和配置了YOLOv8的模型文件。