windows 安装下载yolo8

要在Windows上安装YOLOv8，你需要先确保已经安装了Python和必要的依赖库，如TensorFlow或PyTorch等深度学习框架。下面是安装的基本步骤：

1. **下载YOLOv8**: 访问YOLOv8的GitHub页面 (https://github.com/AlexeyAB/darknet)，找到最新的YOLOv8版本并点击“Clone or download”按钮，选择`Download ZIP`下载源码压缩包。

2. **解压文件**: 将下载的ZIP文件解压到你喜欢的位置，例如`C:\darknet`。

3. **配置环境**: 打开Darknet的根目录（如`C:\darknet\src`），编辑`cfg`文件夹下的`yolov8.cfg`配置文件，根据需要调整超参数。

4. **编译Darknet**:
- 进入`build`文件夹。
- 使用命令行工具运行`make`或`mingw32-make`（如果已经设置好MinGW的话）。这将编译Darknet的C/C++库和YOLOv8模型。

5. **下载预训练权重**: 由于YOLOv8是基于Darknet框架的，你可以从官方或其他可靠来源下载预训练的权重文件（`.weights`文件），通常命名为`yolov8.weights`，然后放到`C:\darknet\data`目录下。

6. **运行YOLOv8**: 创建一个Python脚本，通过Darknet提供的API来加载模型和运行检测。确保你的系统路径包含了Darknet编译后的bin文件夹。

import cv2
from darknet import Darknet

# 替换为实际的权重文件路径
weights_path = 'C:/darknet/data/yolov8.weights'
cfg_path = 'C:/darknet/cfg/yolov8.cfg'

model = Darknet(cfg_path)
model.load_weights(weights_path)

# 加载图片或摄像头流进行目标检测
image = cv2.imread('test.jpg')
outputs = model.detect_image(image)