yolov8模型 前处理完整代码

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个改进版的实时目标检测算法，它基于YOLO系列的快速检测技术。前处理（Preprocessing）是图像输入到模型之前的必要步骤，主要包括图像大小调整、数据标准化等。

以下是YOLOv8模型的一个简化的Python前处理代码片段（假设使用PyTorch库），这里只展示关键部分：

import cv2
import numpy as np
from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor

# 定义前处理流水线
transform = Compose([
    Resize((640, 640), interpolation=cv2.INTER_LINEAR),  # 调整图像尺寸
    ToTensor(),  # 将图像转换为Tensor
    Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),  # 归一化，通常针对ImageNet数据集的标准
])

# 读取图片并预处理
def preprocess_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    processed_image = transform(image)
    return processed_image.unsqueeze(0)  # 添加batch维度

# 使用示例
image_path = 'your_image.jpg'
preprocessed_image = preprocess_image(image_path)

注意，这只是一个基本的例子，实际项目可能会根据模型的具体需求进行更多的前处理步骤，比如裁剪、增强等。此外，`Normalize`函数中的mean和std值应根据你的训练配置进行调整。