首页YOLOV8目标预测

YOLOV8目标预测

时间: 2025-01-07 07:27:15 浏览: 36

### YOLOv8 目标检测预测实现方法及参数配置 #### 加载预训练模型为了执行目标检测，需加载YOLOv8的预训练权重文件。这可以通过官方库或其他第三方工具完成。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载YOLOv8 nano预训练模型[^2] ``` #### 执行预测操作一旦模型被成功加载，可以利用该模型对象来处理输入数据并获取预测结果。对于单张图片或视频流中的每一帧都可以调用`predict()`函数来进行推理计算。 ```python results = model.predict(source='image.jpg', save=True, imgsz=640) # 对指定路径下的图片进行预测，并保存带有标注的结果图[^1] ``` 此处的关键参数解释如下： - `source`: 输入源，支持本地文件路径、URL链接以及摄像头设备编号等多种形式； - `save`: 是否自动将带标记后的输出图像/视频存储到磁盘，默认关闭此选项可提高运行效率； - `imgsz`: 图像尺寸大小，在送入网络前会调整至设定值以统一规格； #### 可视化展示结果为了让用户更清晰地理解检测效果，通常会在原始媒体基础上绘制边界框与类别名称作为辅助说明。上述代码片段中通过设置`save=True`已经实现了这一过程，同时也允许开发者自定义样式进一步优化呈现方式。 ```python for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() # 获取所有检测框的位置信息 scores = result.scores.cpu().numpy() # 各类别的置信度得分 labels = result.names # 类别索引对应的标签列表 for box, score, label_idx in zip(boxes, scores, range(len(labels))): print(f'Detected {labels[label_idx]} with confidence {score:.2f} at location {box}') ```

阅读全文