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)