yolov8加载目标检测模型代码

以下是使用 PyTorch 加载 YOLOv5 模型的代码示例：

import torch

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 推理
results = model(['path/to/image.jpg'])

# 打印结果
print(results.pandas().xyxy[0])

其中，`'ultralytics/yolov5'` 是 YOLOv5 的 GitHub 仓库地址，`'yolov5s'` 是模型的名称，`pretrained=True` 表示加载预训练模型。推理时，可以将图片路径传入模型进行预测，返回的 `results` 对象包含了预测结果。

相关问题

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。

用yolov8训练好的模型检测代码

当使用YOLOv8训练好的模型进行目标检测时，你需要编写一段代码来加载模型并进行检测。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLOv8模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov8.cfg', 'yolov8.weights')

# 获取输出层信息
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
height, width, channels = image.shape

# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)

# 运行前向传播算法获取检测结果
outs = net.forward(output_layers)

# 解析检测结果
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:  # 设置置信度阈值
            # 检测框坐标
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)
            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)
            
            # 保存检测结果
            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([x, y, w, h])

# 非极大值抑制，去除重叠的检测结果
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 在图像上绘制检测结果
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
for i in range(len(boxes)):
    if i in indexes:
        x, y, w, h = boxes[i]
        label = str(class_ids[i])
        confidence = confidences[i]
        color = (255, 0, 0)  # 检测框颜色
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
        cv2.putText(image, label, (x, y - 10), font, 0.5, color, 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的`yolov8.cfg`和`yolov8.weights`分别是YOLOv8模型的配置文件和权重文件，你需要将其替换为你自己训练好的模型的文件路径。此外，你还需要将`image.jpg`替换为你要进行检测的图像文件路径。