yolov8里面有 detection。py
时间: 2025-06-13 21:07:47 浏览: 11
### YOLOv8 `detection.py` 文件的内容和用途
YOLOv8 的 `detection.py` 是实现目标检测功能的核心模块之一。该文件主要负责加载预训练模型、处理输入图像或视频流并返回检测结果。
#### 加载模型
为了能够快速部署和测试不同的权重文件,`detection.py` 提供了一个简单的方法来初始化指定版本的 YOLO 模型[^1]:
```python
model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model (recommended for first-time users)
```
这段代码展示了如何通过传递 `.pt` 扩展名的路径给构造函数来实例化一个新的 YOLO 对象。这里使用的 `'yolov8n.pt'` 表示轻量级网络结构下的预训练参数集合。
#### 图像推理过程
当接收到单张图片作为输入时,程序会调用预测方法来进行前向传播计算,并最终获取到标注框以及对应的类别标签信息:
```python
results = model(image) # Perform inference on an image using the loaded model.
boxes = results[0].boxes.cpu().numpy() # Extract bounding boxes from result object.
classes = results[0].names # Get class names associated with each detected item.
```
上述片段说明了怎样利用已有的模型对象对特定图像执行推断操作;同时提取出边界框坐标及其关联的目标种类名称列表用于后续可视化或其他应用逻辑开发。
#### 处理视频流数据
对于连续帧序列(即来自摄像头设备或者本地存储介质中的影片),同样可以借助此脚本完成逐帧分析工作。它支持多种格式源码接入方式,包括但不限于 RTSP 流地址、MP4 文件等:
```python
for frame in video_stream:
detections = model(frame, stream=True) # Process frames one by one and get real-time detection outputs.
...
```
在此基础上还可以加入额外的功能扩展,比如轨迹追踪算法集成或是基于时间戳的信息记录机制等等。
#### 总结
综上所述,`detection.py` 不仅封装好了基本的对象识别能力接口,还提供了灵活易用的数据读取途径,使得开发者可以根据实际需求轻松定制个性化的计算机视觉解决方案。
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