使用YOLOv8预测视频时生成相应的json文件

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种基于物体检测的目标识别算法，它在前几代的基础上进行了优化，提供更快的速度和更高的精度。当你想要在视频中应用YOLOv8并获取每个检测到物体的信息时，通常会经过以下步骤：

1. **视频预处理**：首先对输入视频进行读取、解码，并按照YOLOv8模型所需的尺寸进行缩放和标准化。

2. **物体检测**：将每一帧通过YOLOv8的神经网络进行处理，模型会对每一帧图像进行网格划分，并对每个网格区域检测潜在的物体。

3. **结果提取**：YOLOv8会返回每个检测框的位置信息（如坐标）、类别概率以及可能的置信度得分。这些信息会被组织成一个包含所有检测结果的数据结构。

4. **保存为JSON**：为了方便后续分析或可视化，检测结果通常会被转换成JSON格式。每个对象会在JSON中表示为一个键值对集合，包含了像`class_id`（类别ID）、`bbox`（边界框坐标）和`confidence`（置信度）等关键属性。

例如，一个简单的JSON示例可能是这样的：

{
   "frames": [
      {
         "frame_num": 0,
         "detections": [
            {"class_id": 1, "bbox": [10, 20, 50, 60], "confidence": 0.9},
            {"class_id": 2, "bbox": [70, 80, 100, 120], "confidence": 0.8}
         ]
      },
      ...
   ]
}