yolov8跑整个文件
时间: 2025-01-25 19:52:53 浏览: 50
### 如何使用YOLOv8模型对整个文件夹中的图片进行推理
对于批量处理文件夹内的所有图像,可以编写一个简单的Python脚本来遍历目标文件夹并依次调用YOLOv8的预测功能。以下是实现这一目的的方法:
```python
import os
from pathlib import Path
from ultralytics import YOLO # 导入YOLO类
# 初始化YOLO模型
model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练的小型YOLOv8模型[^2]
def process_images_in_folder(folder_path):
"""
遍历给定文件夹下的所有图片,并对其进行检测。
:param folder_path: 图片所在的文件夹路径
"""
image_extensions = ['.png', '.jpg', '.jpeg'] # 支持的图片扩展名列表
for file_name in os.listdir(folder_path): # 列举文件夹内所有项目
ext = os.path.splitext(file_name)[1].lower()
if ext not in image_extensions:
continue
full_image_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# 执行对象检测
results = model(full_image_path)
# 处理结果...
print(f"Processed {file_name}")
if __name__ == "__main__":
images_dir = "path/to/your/image/folder"
path_object = Path(images_dir)
if path_object.is_dir():
process_images_in_folder(str(path_object))
```
此代码片段展示了如何加载YOLOv8模型并对指定目录下的每张图片执行推断操作。需要注意的是,在实际部署时应根据需求调整`images_dir`变量指向正确的本地路径。
为了确保最佳实践,建议先测试少量样本以确认一切正常工作后再应用于更大规模的数据集。
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