yoloV8安装教程

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，而yolov8是YOLO系列的最新版本之一。下面是简要的yolov8安装教程：

1. **环境准备**:
- 首先，确保你已经安装了Python（建议使用Python 3.6或更高版本），以及常用的深度学习库如TensorFlow或PyTorch（由于yolov8支持ONNX Runtime，所以也可以不依赖GPU）。

2. **安装依赖**:
- 使用pip安装必要的库：

     pip install Cython
     pip install opencv-python
     pip install numpy
     pip install matplotlib

3. **下载预训练模型**:
- YOLOv8的模型可以在GitHub上找到（https://github.com/ultralytics/yolov5），但请注意yolov8尚处于实验阶段，可能需要从仓库克隆代码并获取模型权重：

     git clone https://github.com/ultralytics/yolov8.git

4. **构建模型**:
- 进入yolov8目录，执行编译脚本，这将生成ONNX格式的模型文件（需要Cython和OpenCV）：

     cd yolov8
     python3 tools/setup.py --arch=cpu --imgsz 640

或者如果使用GPU，替换`--arch=cpu`为`--arch=darknet`。

5. **运行示例**:
- 用预训练模型进行实时检测，可以尝试运行 `python3 demo.py` 命令，传入摄像头ID或其他图像路径作为输入。

注意：yolov8仍在不断发展中，官方文档可能会更详细，并且可能需要根据最新的代码分支进行调整。如果你遇到具体的问题，如缺少库或错误提示，记得查看官方GitHub项目页和相关论坛寻求帮助。