yolov8显示物体检测尺寸代码

抱歉，没有yolov8这个版本，目前最新的是yolov5。如果您想了解yolov5的物体检测尺寸代码，可以参考以下步骤：

1. 打开yolov5的官方Github仓库：https://github.com/ultralytics/yolov5
2. 在Github仓库中找到`detect.py`文件，这是用于执行检测的主要文件。
3. 在`detect.py`文件中，可以找到`detect()`函数，该函数包含了物体检测的主要代码。
4. 在`detect()`函数中，可以找到如下代码段：

# scale image
img, ratio = letterbox(img, new_shape=opt.img_size)

# Convert
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() / 255.0
img = img.unsqueeze(0)

# Inference
pred = model(img, augment=opt.augment)

# Apply NMS
pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)

其中，`opt.img_size`表示输入图像的大小，可以在训练模型时设置。`pred`是一个Tensor类型的变量，表示检测结果，其中包含了每个检测框的坐标和置信度等信息。

相关问题

yolov8物体检测测试代码

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法，它在保持高效的同时提高了准确率。在进行物体检测的测试代码方面，通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装必要的库，如OpenCV、Darknet（YOLOv8的框架）、Python等。

2. **加载模型**：使用Darknet提供的工具（如`darknet detector test`）加载预训练的YOLOv8模型和配置文件（`.cfg`和`.weights`）。

3. **读取输入数据**：读取图像或视频流作为输入，可以是本地文件或网络流。

4. **预测**：调用模型进行物体检测，模型会返回每个检测框的位置、类别和置信度。

5. **结果显示**：将检测结果可视化，通常是在原图上绘制检测框、类别名称以及对应的置信度。

# 示例（仅提供伪代码，实际使用需参考官方文档）
import cv2
from darknet import Darknet

# 初始化YOLOv8模型
model = Darknet('yolov8.cfg')
model.load_weights('yolov8.weights')

# 设置输入大小
input_size = model.width

# 预处理输入
image = cv2.imread('image.jpg')
image = cv2.resize(image, (input_size, input_size))
image = image[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW

# 进行预测
predictions = model.detect_image(image)

# 可视化结果
for prediction in predictions:
    class_id, confidence, bbox = prediction
    x, y, w, h = bbox
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, f"{class_id}: {confidence:.2f}", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", image)
cv2.waitKey(0)

yolov8调用摄像头检测的代码

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的实时目标检测模型，它是YOLO系列的最新成员，以其高效的性能和相对较小的模型体积而著称。在使用YOLOv8进行摄像头实时检测时，通常会涉及到深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）、OpenCV库以及可能的自定义预处理和后处理步骤。以下是一个简单的Python示例，展示了如何使用YOLOv8检测摄像头中的物体：

import cv2
import numpy as np
from yolov8_pytorch import YOLOv8

# 加载预训练的YOLOv8模型
model = YOLOv8(weights_path='yolov8.weights', config_path='yolov8.cfg')

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果获取帧失败，退出循环
    if not ret:
        break

    # 转换为YUV格式，优化模型运行速度
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2YUV)

    # 进行实时检测
    boxes, _ = model.detect(frame)

    # 反转坐标并绘制边界框
    for box in boxes:
        box = box[::-1]  # 将(x, y, w, h)转换为(y, x, h, w)
        top_left, bottom_right = (int(box), int(box)), (int(box + box), int(box + box))
        cv2.rectangle(frame, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)  # 绿色边框

    # 显示结果
    cv2.imshow('YOLOv8 Detection', frame)
    
    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，你需要将`weights_path`和`config_path`替换为实际的YOLOv8模型权重文件和配置文件路径。注意，这个代码是基于PyTorch版本的YOLOv8实现，如果你使用的是其他版本或框架，代码细节可能会有所不同。