yolov8检测终端代码

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种流行的物体检测算法，它在YOLO系列中是最新的版本，以其高效性和实时性能而闻名。在终端上运行YOLOv8的检测代码通常涉及到安装必要的库、下载预训练模型以及编写命令行脚本。

首先，你需要确保已经安装了CUDA、cuDNN和Python（推荐使用Python 3.6+）。然后，你可以通过pip安装YOLOv8的paddleDetection框架（如果使用PaddlePaddle），或者MMDetection（如果使用PyTorch）：

pip install paddledet # 如果使用PaddlePaddle
pip install mmdet # 如果使用PyTorch

接下来，从GitHub上克隆YOLOv8的项目并下载预训练权重：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
cd PaddleDetection/models/research/
wget https://github.com/WongYuchen/yolov8/releases/download/v0.1/latest.weights

对于终端命令，假设你有`yolov8_demo.py`这样的脚本，它包含了YOLOv8的检测功能，你可以这样运行：

python yolov8_demo.py --weights latest.weights --image your_image_path

在这里，`--weights`选项指定刚才下载的预训练权重文件，`--image`则指定了你要检测的图片路径。