yolov8分割视频

### 使用YOLOv8实现视频分割

为了使用YOLOv8进行视频分割，可以遵循一系列特定的操作流程来准备环境并执行任务。下面详细介绍这一过程。

#### 准备工作

确保安装了必要的依赖库，包括但不限于`ultralytics`、`opencv-python`等工具包。这些工具对于加载预训练模型以及处理视频文件至关重要[^1]。

pip install ultralytics opencv-python

#### 加载YOLOv8模型

利用官方提供的API接口轻松加载预先训练好的YOLOv8模型。这里假设已经下载好了对应的ONNX格式模型文件；如果没有特别需求，可以直接采用默认设置下的最新版YOLOv8权重文件。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('path/to/yolov8.onnx')  # 如果有自定义路径则替换此处

#### 处理输入视频流

通过OpenCV读取待处理的视频源，并逐帧传递给YOLOv8模型以获取每帧图像中的对象边界框信息。此部分代码展示了如何打开本地存储的一个MP4格式视频文件作为输入数据源[^2]。

import cv2

video_path = 'input_video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    results = model(frame)  # 对当前帧应用YOLOv8推理
    annotated_frame = results.plot()  # 可视化检测结果到原图上

    cv2.imshow('Video Segmentation', annotated_frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述脚本实现了基本的功能框架——即从指定位置加载一段视频，在每一帧上调用YOLOv8完成目标识别后绘制出预测区域，最后将带有标注后的画面显示出来供观察者查看。值得注意的是，实际部署过程中可能还需要考虑性能优化等问题，比如批量处理多张图片提高效率或是调整参数获得更佳效果等[^3]。