yolov8运行程序代码

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个流行的实时目标检测算法，它的核心思想是在单次前向传播过程中完成物体位置和类别预测。运行YOLOv8的代码通常涉及到以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装Python环境、深度学习库如TensorFlow或PyTorch以及YOLOv8的官方库yolov8-pytorch或yolov8-tf。

2. **下载模型权重**：从GitHub或其他提供预训练权重的地方下载适合自己需求的YOLOv8模型文件。

3. **加载模型**：使用对应的库函数加载模型，并设置输入大小等配置。

import cv2
from yolov8 import YOLO

# 加载模型
yolo = YOLO(weights='path/to/yolov8.weights', config='path/to/yolov8.cfg')

4. **读取和处理图像**：读取图片，对其进行预处理以便于输入到模型中。

image = cv2.imread('image.jpg')
outputs = yolo.detect(image)

5. **解析输出**：获取模型预测出的目标框、类别和置信度。

6. **显示结果**：将检测结果显示在原始图像上。

for box in outputs:
    label, score, left, top, right, bottom = box
    # 根据实际需求画出边框和文字
    cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, f'{label} {score:.2f}', (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Detection Results', image)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键，按任意键关闭窗口