yolov8测试自己的图片

可以使用以下步骤测试自己的图片：

1. 下载并安装 Darknet 框架，可以从 https://github.com/AlexeyAB/darknet 上下载。

2. 下载 yolov8 模型和配置文件，可以从 https://github.com/WongKinYiu/yolov8 上下载。

3. 将要测试的图片放入 Darknet 框架的 data 目录下。

4. 在命令行中执行以下命令：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov8.cfg yolov8.weights data/your_image.jpg

其中，coco.data 是数据集配置文件，yolov8.cfg 是模型配置文件，yolov8.weights 是模型权重文件，your_image.jpg 是要测试的图片路径。

5. 等待测试完成后，在命令行中会输出目标检测结果。

注意：如果要测试多张图片，可以将图片路径写入一个 txt 文件中，然后将 txt 文件作为参数传入命令行。

相关问题

用yolov8测试自己的数据集

要使用YOLOv8测试自己的数据集，首先需要准备好自己的数据集。可以参考Yolov5吸烟检测数据集，这是一个用于训练和测试Yolov5模型的数据集，旨在识别和检测图像中的吸烟行为。该数据集包含了大量的图像样本，涵盖了各种吸烟场景。

在准备好数据集之后，接下来需要进行模型的训练。首先，需要下载YOLOv8的代码和预训练模型。可以在GitHub上找到相应的代码和模型。

然后，需要对数据集进行标注，即给每张图片中的各个目标框添加标签信息。可以使用标注工具如LabelImg来完成这一步骤。

接着，需要修改YOLOv8的配置文件，将其配置为适合自己数据集的参数。可以根据自己的需求修改类别数量、训练集和测试集的路径等参数。

在配置文件修改完成后，可以开始进行模型的训练。使用YOLOv8的训练脚本，指定配置文件和数据集路径，即可开始训练。

训练完成后，可以使用YOLOv8的测试脚本对自己的数据集进行测试。将测试集的路径和训练好的模型路径传入测试脚本，即可得到检测结果。

总结起来，使用YOLOv8测试自己的数据集的步骤包括准备数据集、下载代码和预训练模型、标注数据集、修改配置文件、进行模型训练和进行测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov8训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/129864562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolov5吸烟检测数据集-yolov5抽烟识别检测数据集.zip 文件](https://download.csdn.net/download/qq_59708493/87954583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov8测试脚本

以下是yolov8测试脚本的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载模型
sess = ort.InferenceSession('models/yolov8s.onnx')

# 加载类别名称
with open('yolov8_onnx/coco.names', 'r') as f:
    class_names = [cname.strip() for cname in f.readlines()]

# 定义输入和输出节点名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_names = [sess.get_outputs()[i].name for i in range(len(sess.get_outputs()))]

# 定义预处理函数
def preprocess(img):
    # 缩放图像
    img = cv2.resize(img, (416, 416))
    # 转换颜色空间
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 归一化像素值
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    # 转换维度顺序
    img = np.transpose(img, [2, 0, 1])
    # 添加批次维度
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 定义后处理函数
def postprocess(outputs, conf_thresh=0.5, nms_thresh=0.5):
    # 解析输出
    boxes, scores, classes = [], [], []
    for output in outputs:
        output = np.squeeze(output)
        num_classes = output.shape[1] - 5
        for i in range(output.shape[0]):
            box = output[i, :4]
            score = output[i, 4]
            class_idx = np.argmax(output[i, 5:])
            class_score = output[i,5 + class_idx]
            if score * class_score > conf_thresh:
                x1, y1, x2, y2 = box
                boxes.append([x1, y1, x2, y2])
                scores.append(score * class_score)
                classes.append(class_idx)

    # 非极大值抑制
    keep = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, scores, conf_thresh, nms_thresh)

    # 构建检测结果
    results = []
    if len(keep) > 0:
        for idx in keep.flatten():
            x1, y1, x2, y2 = boxes[idx]
            score = scores[idx]
            class_idx = classes[idx]
            class_name = class_names[class_idx]
            results.append({'box': [x1, y1, x2, y2], 'score': score, 'class': class_name})

    return results

# 加载图像
img = cv2.imread('yolov8_onnx/dog.jpg')

# 预处理图像
img = preprocess(img)

# 运行模型
outputs = sess.run(output_names, {input_name: img})

# 后处理输出
results = postprocess(outputs)

# 显示结果
for result in results:
    x1, y1, x2, y2 = result['box']
    score = result['score']
    class_name = result['class']
    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, f'{class_name} {score:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该脚本可以加载yolov8的onnx模型，并对一张图片进行推理，输出检测结果。在预处理函数中，将图像缩放到416x416大小，并归一化像素值；在后处理函数中，解析模型输出，进行非极大值抑制，并构建检测结果。最后，将检测结果绘制在原图上并显示出来。