yolov8和python怎么配置

首先，要使用 YOLOv8 模型，需要安装 Darknet 框架。可以按照以下步骤进行配置：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN

因为 Darknet 是使用 CUDA 进行加速的，所以需要安装 NVIDIA 的 CUDA 和 cuDNN。可以从 NVIDIA 的官网下载安装包，并按照官方文档进行安装。

2. 下载 Darknet 框架

可以从 Darknet 的 Github 仓库中下载源代码，并解压到本地。

3. 编译 Darknet

进入 Darknet 的源代码目录，执行以下命令：

make

这将会编译 Darknet 框架。

4. 下载 YOLOv8 模型权重文件

可以从 YOLOv8 的 Github 仓库中下载预训练的权重文件。

5. 运行 YOLOv8

使用 Python 调用 Darknet 中提供的 Python 接口，可以轻松地加载 YOLOv8 模型，并进行目标检测。

可以参考以下代码：

import darknet as dn
import cv2

net = dn.load_net("cfg/yolov3.cfg", "yolov3.weights", 0)
meta = dn.load_meta("cfg/coco.data")

image = cv2.imread("test.jpg")
r = dn.detect(net, meta, image)

print(r)

这段代码将会加载 YOLOv3 模型，使用 COCO 数据集的元数据，并对一张图像进行目标检测。