yolov8语义分割代码

你可以使用以下代码将Yolov8封装成一个类，并实现语义分割任务：

from Yolov8SegManager import *

ysm = Yolov8SegManager(weights=r'weights/yolov8s-seg.pt')
img = cv2.imread(r'images/bus.jpg')
results = ysm.inference_image(img)
result_img = ysm.draw_image2(results)

cv2.imshow('result', result_img)
cv2.waitKey(0)

这段代码首先导入了`Yolov8SegManager`类，然后创建一个对象`ysm`，并指定了权重文件的路径。接下来，读取一张图片`img`，并通过`ysm.inference_image`方法对图片进行推理，得到结果`results`。最后，使用`ysm.draw_image2`方法将结果绘制在图像上，显示结果图像。

请注意，以上代码中的路径和文件名需要根据你自己的实际情况进行修改。此外，你需要先下载Yolov8的权重文件，可以在GitHub上找到相关的下载地址。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[python][yolov8][深度学习]将yolov8实例分割成一个类几句代码完成实例分割任务](https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/131354348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOv8检测、分割和分类训练自己数据集](https://blog.csdn.net/sadjhaksdas/article/details/128936644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]