二、 yolo检测车辆 https://docs.ultralytics.com/zh 使用yolov8n.pt 任务一 检测车辆图片 检测单一图片，将图片中的汽车检测出来 要求：去除其余类别，只留下car

二、 yolov8车辆检测
YOLO (You Only Look Once) 是一种快速高效的物体检测算法，特别适用于实时场景。Yolov8 是YOLO系列的最新版本之一，它在保持高效的同时提升了精度。在你的案例中，我们将使用 `yolov8n.pt` 进行车辆检测。

**任务一：使用yolov8检测车辆图片**

首先，确保你已经安装了必要的依赖，如`torch`, `torchvision`, 和 `ultralytics.yolov8`。如果你还没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install torch torchvision ultralytics[yolov8]

接下来，你可以使用以下代码进行车辆检测，这里假设图片保存在`image.jpg`:

import torch
from PIL import Image
from ultrautils import utils, YOLOv8

# 加载模型
model = YOLOv8("yolov8n.pt")

# 打开图片并转换为Tensor
img = Image.open('image.jpg')
img_tensor = utils.image_to_tensor(img).unsqueeze(0)

# 检测并过滤出车辆（class_id=7通常代表车辆）
results = model(img_tensor, classes=[7])

# 提取车辆位置信息
vehicle_boxes = results.xyxy[results.class_ids == 7]

# 只保留车辆区域
vehicle_image = img.crop(tuple(vehicle_boxes[:, :4].tolist()))

# 显示或保存结果
vehicle_image.show()
# 或者
vehicle_image.save('detected_vehicle.jpg')

这段代码会加载yolov8模型，检测图片中的车辆，并仅显示或保存车辆部分。`results.xyxy` 返回的是每个检测框的位置坐标，通过筛选`class_ids == 7` 来获取车辆，最后通过`crop`函数截取车辆区域。