yolov8目标检测图片检测完整代码

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于物体检测的目标识别模型，它是YOLO系列的最新版本之一，以其高效的实时性能而闻名。关于YOLov8的完整代码，它通常包含以下几个部分：

1. **环境配置**：首先需要安装必要的库如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，并加载预训练模型。

import torch
from yolov8.models import *

2. **加载模型**：

   model = YOLOv8Tiny() if you_want_tiny else YOLOv8()
   model.load_darknet_weights('yolov8.weights')

3. **处理图像**：
使用`model.detect()`函数对输入图片进行预测并返回结果。

image = cv2.imread('input_image.jpg')
results = model(image)

4. **解析结果**：
对于每个检测到的对象，你需要解析边界框信息、类别和置信度。

5. **保存或可视化结果**：

   for result in results:
       box, label, confidence = result
       # 可能会涉及到坐标转换和颜色填充等操作
       draw_boxes_on_image(image, box, label, confidence)
       cv2.imwrite('output_image.jpg', image)

请注意，这只是一个非常基础的例子，实际代码可能会更复杂，包括数据预处理、多线程加速、批处理等优化。此外，完整的代码会包含更多的错误检查和处理，以及可能的命令行参数解析。如果你想要获取具体的代码实现，可以在GitHub上搜索YOLov8的开源项目，比如https://github.com/AlexeyAB/darknet，那里会有详细的教程和示例。