yolov8封装成类

当将YOLOv8封装成一个类时，可以通过以下步骤来实现：

1. 创建一个名为YOLOv8的类，该类将包含YOLOv8模型的相关属性和方法。

2. 在类的构造函数中，加载YOLOv8模型的权重和配置文件，并初始化相关参数和变量。

3. 定义一个名为detect的方法，该方法接收一张输入图像作为参数，并在该图像上执行目标检测。

4. 在detect方法中，首先对输入图像进行预处理，例如调整大小、归一化等。

5. 然后，将预处理后的图像输入到YOLOv8模型中，并获得模型的输出。

6. 解析模型输出，提取检测到的目标框的位置、类别和置信度等信息。

7. 可以根据需要对检测结果进行后处理，例如应用非最大抑制来去除重叠框、设置置信度阈值等。

8. 最后，将检测结果返回或进行其他操作，例如在图像上绘制框和标签。

通过封装成类，可以更方便地使用YOLOv8模型进行目标检测，提高代码的可读性和复用性。同时，还可以封装其他辅助方法，例如加载类别标签、显示检测结果等，以进一步提升功能性。