detect yolov8
时间: 2025-02-07 16:08:55 浏览: 48
### 使用YOLOv8进行物体检测
#### 安装依赖库
要使用YOLOv8进行物体检测,首先需要安装必要的Python包。可以通过pip命令完成:
```bash
pip install ultralytics
```
此命令会自动下载并配置好YOLOv8所需的全部依赖项[^1]。
#### 加载预训练模型
加载官方提供的预训练权重文件可以快速启动项目而无需从零开始训练模型。下面是如何加载YOLOv8n(nano版本)作为实例:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # nano model, fastest inference speed
```
这段代码初始化了一个新的YOLO对象,并指定了使用的具体模型变体,在这里选择了`yolov8n.pt`表示最小规模的网络结构[^2]。
#### 执行预测操作
一旦拥有了已经加载完毕的模型实例,就可以调用predict()函数来进行实际的目标识别工作了。对于单张图片的情况如下所示:
```python
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', conf=0.25)
```
上述语句中的参数source指定待分析图像的位置;conf设置置信度阈值,默认情况下为0.25,意味着只有当算法认为某个区域存在目标的概率超过这一数值时才会将其视为有效检测结果。
#### 可视化结果显示
最后一步是将得到的结果可视化出来以便直观查看效果。Ultralytics框架自带的方法可以帮助轻松实现这一点:
```python
for r in results:
im_array = r.plot()
im = Image.fromarray(im_array[..., ::-1])
im.show()
```
通过循环遍历所有的检测框信息r,利用plot()绘制边界框及标签文字,再转换成PIL.Image格式显示最终效果图。
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