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香橙派配置yolov8环境

时间: 2025-04-18 17:45:00 浏览: 42

### 如何在香橙派（Orange Pi）上安装和配置YOLOv8环境 #### 准备工作为了确保顺利安装YOLOv8，在开始之前需确认已成功安装Miniconda3于香橙派设备之上[^1]。 #### 创建Conda虚拟环境并激活创建一个新的Conda环境专门用于YOLOv8项目，这有助于隔离依赖关系避免冲突。 ```bash conda create --name yolov8 python=3.9 ``` 激活新建立的环境： ```bash conda activate yolov8 ``` #### 安装必要的Python库进入该环境中后，通过pip工具来安装一些基础包以及ultralytics官方发布的YOLOv8轮子文件。 ```bash pip install numpy opencv-python matplotlib pip install ultralytics ``` #### 下载预训练模型权重访问Ultralytics GitHub仓库获取所需的预训练模型参数，并将其放置到适当位置以便后续调用。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载nano版本的小型网络结构作为例子 ``` #### 测试推理功能编写简单的脚本来验证整个流程是否正常运作，比如加载图片执行目标检测任务。 ```python import cv2 from PIL import Image img_path = 'path/to/your/image.jpg' image = Image.open(img_path) results = model(image) # 执行预测操作 res_plotted = results[0].plot() cv2.imshow("result", res_plotted[:, :, ::-1]) cv2.waitKey(0) ``` 完成上述步骤之后应该可以在香橙派平台上运行基于YOLOv8的目标识别应用了。如果遇到任何问题建议查阅相关文档或者社区支持资源寻求帮助。

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