yolov8 python代码

yolov8的Python代码可以通过以下几个步骤来实现。首先，需要导入ultralytics库中的YOLO模块。可以使用以下代码导入YOLO模块：

from ultralytics import YOLO

然后，可以通过以下两种方法之一来初始化YOLO模型。第一种方法是加载预训练的权重文件（.pt文件）：

model = YOLO("xxxx.pt")

第二种方法是使用训练配置文件（.yaml文件）进行模型训练：

model = YOLO("yolov8x.yaml")

接下来，可以使用`model.predict()`方法对图像进行预测并保存结果。可以传入单个图像路径或图像文件夹路径作为参数。以下是一个例子：

image = "xxx.jpg" # 单个图像路径
model.predict(image, save=True) # 返回图像的预测结果，并保存

如果要使用训练模型，可以使用`model.train()`方法。需要提供数据集路径（.yaml文件）、训练轮数和批次大小作为参数。以下是一个例子：

model.train(data="数据集路径.yaml", epochs=200, batch=16)

此外，yolov8的代码还可以进行扩展。可以根据需要进行参数化编程和更改参数，代码编程思路清晰，注释明细。这对于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和期末考试非常适用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov8--python运行](https://blog.csdn.net/weixin_58465955/article/details/130272069)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolov8目标检测源码+运行调试（完整源码+数据）.rar](https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87774640)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]