python中加载yolov8的训练模型

要加载Yolov8的训练模型，你需要先下载相应的权重文件，然后使用Python中的OpenCV库读取并加载模型。下面是一个简单的Python代码示例，假设你已经下载了yolov8.weights和yolov8.cfg文件：

import cv2

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov8.cfg', 'yolov8.weights')

# 获取输出层信息
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 加载图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 对图片进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, scalefactor=0.00392, size=(416, 416), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

# 将blob输入网络中进行推理
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)

# 处理模型输出结果
# ...

这里使用了OpenCV中的`cv2.dnn`模块来加载模型，`readNetFromDarknet`函数可以从Darknet格式的配置文件和权重文件中读取模型。接着获取了输出层的信息，并使用`cv2.imread`函数加载了一张图片。为了将图片送入模型，需要对其进行预处理，这里使用了`cv2.dnn.blobFromImage`函数进行处理。最后将预处理后的图片送入模型中进行推理，得到输出结果。