yolo v8环境搭建

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时物体检测算法，V8 版本通常指YOLO的最新版本之一。要在Python环境中搭建YOLO V8，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装依赖库**：
- 首先，确保已经安装了基本的Python环境和必要的科学计算库如TensorFlow或PyTorch。对于YOLO V8，由于它可能基于Darknet框架，所以需要安装`torch`和`torchvision`。

   pip install torch torchvision

2. **下载预训练模型**：
YOLO V8的预训练权重通常可以从GitHub或其他官方仓库获取。你需要下载对应的权重文件和配置文件，例如`yolov8.cfg`和`yolov8.weights`。

3. **下载Darknet源码**：
如果YOLO V8是基于Darknet开发的，从Darknet官网(https://github.com/AlexeyAB/darknet)克隆或下载源码。

4. **构建Darknet**：
使用Darknet的Makefile系统构建暗网工具链，这将包含YOLO的推理工具。在Darknet目录下运行`make darknet` 或 `make yolo`。

5. **配置路径**：
将模型文件的路径添加到环境变量中，以便于在命令行中调用。

6. **测试模型**：
在Python中，你可以通过`darknet.detect()`函数加载模型并进行物体检测。但是，为了直接使用YOLO V8，你可能需要使用专门的Python库如`pydarknet`，或者自定义接口来加载模型。

from pydarknet import Detector

# 初始化模型
detector = Detector("yolov8.cfg", "yolov8.weights", 0.5, 0.4)

# 加载图片或视频进行检测
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
predictions = detector(image_path)