yolov8返回坐标

YOLOv8 是一种用于实时物体检测的深度学习模型，其输出包括检测到的目标及其像素坐标[^1]。在YOLOv8的检测过程中，每个预测框会附带一个中心点（通常是预测框的中心x,y坐标）以及可能的边界框信息（如宽度、高度），这些信息有助于定位物体的位置。然而，值得注意的是，由于提到的up主文章提到的YOLOv8已经更新到v6，实际的代码实现可能会有所变化，但基本原理保持一致[^2]。

具体操作通常是通过调用模型的`detect`方法来获得这些坐标信息。在更新的YOLOv5 v6中，这个过程可能会涉及到模型推理、非极大抑制（NMS）等步骤以得到最终的精确坐标。如果你想要详细了解代码实现细节，建议查阅最新版本的YOLOv5官方文档或者相关的GitHub仓库示例。