yolov8实现车轮计数

很抱歉，目前并没有yolov8这个版本，yolov5是当前最新的版本。不过，您可以参考yolov5的车轮检测源码及模型进行车轮计数的实现。具体步骤如下：

1.下载yolov5的源码和预训练模型。

2.准备车轮检测数据集，并将其转换为yolov5所需的格式。

3.在yolov5源码中修改配置文件，指定数据集路径、类别数、预训练模型路径等参数。

4.进行车轮检测训练，可以使用命令行或者修改源码进行训练。

5.训练完成后，使用训练好的模型进行车轮检测，并根据检测结果进行车轮计数。

下面是一个简单的yolov5车轮检测示例代码：

import torch
import cv2
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

# 加载模型
weights = 'yolov5s.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=device)

# 车轮类别
class_names = ['wheel']

# 车轮计数
wheel_count = 0

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 图片预处理
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = torch.from_numpy(img).to(device).float()
img /= 255.0
if img.ndimension() == 3:
    img = img.unsqueeze(0)

# 模型推理
pred = model(img)[0]
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5, classes=None, agnostic=False)

# 处理检测结果
for i, det in enumerate(pred):
    if det is not None and len(det):
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape[2:]).round()
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            label = f'{class_names[int(cls)]} {conf:.2f}'
            if class_names[int(cls)] == 'wheel':
                wheel_count += 1
            plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

# 输出车轮计数
print('Wheel count:', wheel_count)