yolov8 模型检测
时间: 2025-01-02 15:43:09 浏览: 90
### 使用 YOLOv8 进行物体检测
#### 准备工作
为了能够顺利运行YOLOv8模型进行目标检测,需先安装必要的库和工具。通常情况下,这涉及到Python环境中的`ultralytics`包的安装。
```bash
pip install ultralytics
```
此命令会下载并安装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可以快速启动项目而无需从头开始训练自己的数据集。对于YOLOv8而言,可以通过如下方式轻松获取:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 'yolov8n'代表nano版本的小型网络结构;其他可用选项包括's','m','l', 和 'x'
```
上述代码片段展示了如何通过指定路径来实例化一个YOLOv8对象,并指定了使用的具体型号大小。
#### 图像推理
一旦拥有了初始化好的模型实例,就可以利用它来进行图像上的预测操作了。下面是一段简单的例子说明怎样读取一张本地存储的照片并执行推断过程:
```python
import cv2
img_path = "path/to/your/image.jpg"
results = model(img_path)
for result in results:
boxes = result.boxes.cpu().numpy()
for box in boxes:
r = box.xyxy[0].astype(int)
img = cv2.imread(img_path)
cv2.rectangle(img, (r[0], r[1]), (r[2], r[3]), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Detected Objects", img)
cv2.waitKey(0)
```
这段脚本不仅实现了基本的目标定位功能,还进一步绘制出了矩形框标记出被识别出来的各个实体位置。
#### 实时视频流处理
除了静态图片外,YOLOv8同样适用于连续帧序列的数据源比如来自摄像头或其他直播设备。这里给出了一种方法用于开启默认摄像装置并持续捕获画面的同时完成即时分析任务:
```python
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model(frame)
for result in results:
boxes = result.boxes.cpu().numpy()
for box in boxes:
r = box.xyxy[0].astype(int)
cv2.rectangle(frame, (r[0], r[1]), (r[2], r[3]), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Live Detection", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
该循环不断抓拍当前视窗内的每一帧影像,在每一轮迭代过程中调用一次模型接口实现动态监测效果。
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