如何用CPU跑yolov8

要在CPU上运行YOLOv8（也称为YOLOv4），可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的计算机已经安装好了Python和OpenCV库。

2. 下载YOLOv8模型文件和配置文件，并将它们放在同一个文件夹中。

3. 在Python中导入必要的库，包括cv2和numpy。

4. 加载YOLOv8模型和配置文件，使用cv2.dnn.readNet()函数。这会返回一个cv2.dnn_Net对象。

5. 读取要检测的图像，并将其转换为一个blob，使用cv2.dnn.blobFromImage()函数。

6. 将blob输入到YOLOv8模型中，并运行前向传递，使用cv2.dnn_Net.forward()函数。

7. 解析输出，将检测到的对象的边界框绘制到图像上。

需要注意的是，由于YOLOv8是一种非常复杂的模型，它需要大量的计算资源才能运行。在CPU上运行YOLOv8可能会非常慢，因此建议使用GPU来运行。