引用自己的yolov8模型，预测图片

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的目标检测算法，它结合了实时性和精度。要在自己的项目中利用预训练的YOLOv8模型进行图片预测，通常需要经过以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先确保已经安装了必要的库，如Python、TensorFlow、PyTorch（如果使用的是基于Darknet的版本），以及开源的YOLOv8代码库。

2. **下载预训练模型**：从官方GitHub仓库或其他可靠源下载预训练的YOLov8权重文件，比如`.weights`文件。

3. **加载模型**：使用相应的API或库加载模型，例如在Python中可以使用`darknet.load_net()`和`darknet.load_meta()`函数。

4. **图像读取和预处理**：将待预测的图片读入，并按照模型的要求进行大小调整（通常是固定尺寸输入）和归一化。

5. **模型推理**：通过模型的`predict()`或`detect()`函数对图像进行预测，得到物体的位置和类别信息。

6. **结果解析**：解析模型返回的边框坐标、置信度和类别标签，将其可视化或者存储到数据库等地方。

import cv2
from darknet import Darknet

# 加载模型
model = Darknet('cfg/yolov8.cfg')
model.load_weights('weights/yolov8.weights')

# 图像读取
image = cv2.imread('test.jpg')

# 预测
boxes, classes, confidences = model.detect(image)

# 显示预测结果
for box, class_id, confidence in zip(boxes, classes, confidences):
    # 对每个检测到的对象做处理...