yolov8检测单张图片

以下是使用YOLOv8检测单张图片的步骤：

1. 导入所需的库和模型：

import cv2
import numpy as np
from yolov8 import YOLOv8

# 加载YOLOv8模型
model = YOLOv8()

2. 加载预训练权重：

model.load_weights('yolov8.weights')

3. 定义类别标签：

class_labels = ['person', 'car', 'bicycle', ...]  # 根据实际情况修改类别标签

4. 加载待检测的图片：

image = cv2.imread('image.jpg')  # 根据实际情况修改图片路径

5. 图片预处理：

input_image = model.preprocess_input(image)

6. 进行目标检测：

detections = model.detect_objects(input_image)

7. 解析检测结果：

for detection in detections:
    class_index = detection['class_index']
    class_label = class_labels[class_index]
    confidence = detection['confidence']
    x, y, w, h = detection['bbox']

    # 在图片上绘制检测框和类别标签
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, f'{class_label}: {confidence:.2f}', (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

8. 显示检测结果：

cv2.imshow('Detection Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()