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YOLOv8-obb

时间: 2025-02-15 20:13:53 浏览: 55

### YOLOv8-obb，首先需要安装依赖库。可以通过Python包管理工具pip来完成这一操作。 ```bash pip install ultralytics ``` 此命令会自动下载并安装YOLOv8模型所需的全部依赖项[^1]。 #### 配置环境变量对于某些特定的应用场景，可能还需要额外配置一些环境变量以便更好地支持模型运行。通常情况下，默认设置已经足够满足大多数需求；如果有特殊要求，则可以参照官方文档进一步调整参数设定[^2]。 #### 基本使用方法加载预训练好的YOLOv8-obb模型非常简单： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n-cls.pt') # 加载分类版本的小型网络结构作为例子 results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg') for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() print(boxes) ``` 上述代码展示了如何利用`predict()`函数来进行预测，并获取检测框的位置信息[^3]。 #### 示例教程下面是一个完整的示例程序，用于展示如何从零开始创建一个基于YOLOv8-obb的目标检测应用： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO def main(): # 初始化模型 model = YOLO('path/to/your/yolov8n-obb.pt') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 进行推理 results = model(frame) for r in results: plot_bboxes(r.plot(), window_name="YOLOv8 Object Detection") key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() ``` 这段脚本实现了通过摄像头实时捕获图像帧，并调用YOLOv8-obb对其进行目标识别的功能[^4]。

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