yolov8获取推理结果坐标

对于YOLOv3和YOLOv4，获取推理结果的坐标可以通过以下步骤完成：

1. 首先，使用YOLOv8模型对输入图像进行推理。这可以通过使用预训练的YOLOv8权重文件和相应的配置文件进行实现。

2. 在推理过程中，YOLOv8模型会将图像划分为不同大小的网格，并为每个网格预测边界框。每个边界框由一组坐标表示，包括左上角坐标（x，y），边界框的宽度和高度（w，h）以及类别的置信度得分。

3. 为了获取最终的边界框坐标，需要进行以下步骤：
- 对每个网格应用非最大抑制（NMS）算法，以过滤掉具有较低置信度得分或高重叠度的边界框。
- 根据YOLOv8的输出格式，将网格坐标转换为图像坐标。这可以通过相应的缩放因子和偏移量来完成。

4. 最后，输出的边界框坐标可以用于在图像上绘制边界框或进行进一步的后处理操作，如对象跟踪或计算目标的属性。

需要注意的是，YOLOv8是一个改进版本的YOLO系列模型，并非由Darknet团队官方发布。因此，确保使用的代码和权重文件是经过验证和可信的。