yolov8获取关键点像素坐标

YOLOv8是一种流行的实时目标检测模型，它并未直接提供关键点检测的功能，但它可用于物体定位，包括人脸或其他图像中的特征区域。对于获取关键点像素坐标，通常需要结合其他专门的关键点检测算法，如DEX（Deep Exemplar KeyPoints）、SSD+MTCNN（Single Shot MultiBox Detector配合Multi-task Cascaded Convolutional Networks）等。

如果你想从YOLOv8输出中提取面部关键点，你需要先运行YOLov8识别出人脸区域，然后使用专门的人脸关键点检测库（例如dlib、Face landmark detection models in OpenCV），对选定的人脸区域进行更精细的关键点预测。这个过程通常是分开处理的：

1. 使用YOLOv8定位人脸区域。
2. 切割并缩放这些区域到固定大小，以便于后续关键点检测模型处理。
3. 应用关键点检测算法（比如OpenCV的`face_recognition`模块或dlib的`face_landmarks`函数）。

如果你想要详细了解如何操作，可以查阅相应的开源库文档，例如OpenCV的Python教程或dlib的官方文档。