yolo8 识别物体
时间: 2025-05-18 08:07:04 浏览: 19
### 使用 YOLOv8 进行物体检测
YOLOv8 是一种先进的实时目标检测框架,能够高效处理多种计算机视觉任务,包括但不限于对象检测、实例分割和图像分类[^1]。以下是关于如何使用 YOLOv8 进行物体检测的具体方法。
#### 安装依赖环境
为了运行 YOLOv8,需要先安装 Python 及其相关库。推荐使用的最新稳定版 Python 为 3.11.5[^2]。可以通过以下命令安装必要的依赖项:
```bash
pip install ultralytics
```
此命令会自动安装 `ultralytics` 库及其所有必需的依赖包,这是操作 YOLOv8 所需的核心工具。
#### 加载预训练模型
Ultralytics 提供了一系列预训练模型,可以直接加载并用于推理。例如,可以使用如下代码加载默认的目标检测模型:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 'yolov8n' 表示 nano 小型模型
```
上述代码中的 `'yolov8n.pt'` 文件是一个轻量级模型文件,适用于资源受限的场景。如果需要更高的精度,可以选择其他更复杂的模型变体,如 `'yolov8s.pt'`, `'yolov8m.pt'`, 或更高版本。
#### 对单张图片进行预测
完成模型加载后,可针对一张本地存储的图片执行目标检测任务。具体实现方式如下所示:
```python
results = model('path/to/image.jpg')
```
这里的结果变量 `results` 存储了所有的检测信息,包括边界框坐标、类别标签以及置信度分数等数据结构。
#### 处理视频流或摄像头输入
除了静态图片外,还可以利用 YOLOv8 来分析动态视频或者来自设备摄像头的数据源。下面是一段简单的例子来展示这一过程:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化摄像头捕获器 (参数0表示默认相机)
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read()
if not success:
break
results = model(frame)
annotated_frame = results[0].plot() # 绘制边框到帧上
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", annotated_frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
以上脚本实现了从打开摄像头到显示带有标注结果的画面整个流程,并允许通过按键退出循环。
#### 自定义训练新模型
当现有的预训练权重无法满足特定需求时,则可能需要重新训练一个新的自定义模型。这通常涉及准备自己的标记化数据集,并调整超参数设置等内容。更多细节请参阅官方文档获取完整的指导说明。
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