yolov8 调用图片

我理解您的问题是如何使用 YOLOv8 来检测图片。首先，您需要从 YOLOv8 的 GitHub 仓库中下载代码并安装必要的依赖项。然后，在代码中指定要检测的图片路径，并运行推理代码即可。

以下是使用 YOLOv8 检测图片的示例代码：

from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadImages
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

# 指定要使用的设备
device = select_device('')

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device)

# 加载要检测的图片
img = LoadImages('path/to/your/image.jpg', img_size=640)

# 进行推理
for path, img, im0s, _ in img:
    # 图片预处理
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 模型推理
    preds = model(img)[0]
    preds = non_max_suppression(preds, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)

    # 后处理
    for i, det in enumerate(preds):
        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

# 显示结果
cv2.imshow('result', im0s)
cv2.waitKey(0)