yolov8车辆识别

### 使用YOLOv8实现车辆识别

#### 准备工作
为了使用YOLOv8进行车辆识别，需先安装Ultralytics库并下载预训练模型。通过Python环境管理工具如`pip`来安装必要的依赖项。

pip install ultralytics

#### 加载预训练模型
加载官方提供的预训练权重文件，这一步骤对于快速启动项目至关重要。这里采用的是针对一般物体检测优化过的YOLOv8模型。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 或者其他版本 yolov8s, yolov8m等

#### 数据准备
构建适合于车辆识别的数据集是提升模型表现的基础。数据集中应包含大量标注好的图片样本，这些样本要尽可能覆盖各种光照条件、天气状况以及不同的拍摄角度下的车辆图像[^3]。

#### 自定义配置调整
考虑到不同地区车牌样式差异较大，在实际应用中可能需要对默认设置做一些修改以适应本地化需求。比如调整输入尺寸、锚框比例等参数，使得模型更贴合具体应用场景的要求[^1]。

#### 训练过程
利用上述准备工作完成后得到的数据集来进行模型微调（Fine-tuning）。此阶段会根据自定义的任务特点重新训练网络的最后一层甚至更多层数，从而让模型学会区分各类别的车辆特征。

results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

#### 推理预测
当模型经过充分训练之后就可以进入推理环节了。此时只需提供待测图片路径给到已经训练完毕的YOLOv8实例即可获得检测结果。

predictions = model.predict(source='image.jpg')
for pred in predictions:
    boxes = pred.boxes.cpu().numpy()
    print(boxes)