yolov8选择文件夹批量检测并保存

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个先进的目标检测模型，它允许你在大量图片或视频中进行物体识别并批量处理。如果你想使用YOLOv8对特定文件夹下的图片进行批量检测，并将结果保存下来，通常需要按照以下步骤操作：

1. 安装依赖：首先，确保你已经安装了Darknet框架（包含YOLOv8），以及必要的Python库如`pydarknet`或`yolov8-pytorch`用于Python接口。

2. 准备数据：组织好包含待检测图片的文件夹结构，通常是将图片放在单独的子文件夹下，方便模型识别每个类别。

3. 配置检测脚本：编写一个Python脚本，导入所需的库，设置YOLOv8模型的路径，读取输入文件夹，然后调用模型进行检测。例如，如果你使用的是`pydarknet`，可以这样做：

import os
from pydarknet import Detector

# 指定YOLOv8模型路径
model_path = 'path/to/yolov8.cfg'
weights_path = 'path/to/yolov8.weights'

# 初始化检测器
detector = Detector(model_config=model_path, model_weights=weights_path)

# 设置输出保存目录
output_folder = 'path/to/output/folder'

# 遍历输入文件夹
for filename in os.listdir(input_folder):
    # 组合完整的图片路径
    img_path = os.path.join(input_folder, filename)
    
    # 进行检测并将结果保存
    detections = detector.detect(img_path, threshold=0.5)  # 可调整阈值
    for detection in detections:
        save_path = os.path.join(output_folder, f"{filename}_detected.jpg")
        detection.save(save_path)

4. 运行脚本：运行上述Python脚本，它会遍历指定的输入文件夹，对每张图片执行检测，并将结果显示或保存到输出文件夹内。