如何引用自己训练好的yolov8模型

在YOLOv8（You Only Look Once Version 8）模型中，如果你已经通过训练得到了自定义的模型，通常需要将模型保存为权重文件（如`.weights`）和配置文件（如`.cfg`），然后在应用中加载这些文件来进行推理。以下是使用Python的Darknet库（YOLOv8的官方库）加载模型的一般步骤：

1. 安装必要的库：

   pip install darknet

2. 加载配置文件和权重文件：

   import cv2
   from darknet import Darknet

   # 替换为你的模型路径
   config_path = 'path_to_your_config_file.cfg'
   weights_path = 'path_to_your_trained_weights.weights'

   net = Darknet(config_path)
   net.load_weights(weights_path)

3. 初始化摄像头或图像路径：

   video_capture = cv2.VideoCapture(0)  # 使用摄像头
   # 或者
   img_path = 'path_to_image.jpg'
   image = cv2.imread(img_path)

   if not image:
       print("Error reading image")

4. 进行预测：

   boxes, labels, probs = net.detect(image, 0.5, 0.4)  # 检测置信度阈值、nms阈值

注意：这里的参数可能需要根据你的实际情况调整，比如检测的置信度阈值和非极大抑制（NMS）阈值。