运行YOLOv8实现识别
https://github.com/ultralytics/ultralytics
https://docs.ultralytics.com/
如果你想了解YOLOv8的模型细节和里面每个流程，可以阅读这篇博客https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349
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环境配置
官方环境要求
Python>=3.7（我是python==3.8也是可以用的） environment with PyTorch>=1.7.
这是ultralytics
关于环境配置看下面两篇文章，在我电脑上的环境名字是py380tc170
https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129107077
https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129173745
Command Line Interface命令行接口运行
输入参数的格式
yolo TASK MODE ARGS
逐个参数该写什么的解释
TASK (optional) is one of [detect, segment, classify]. If it is not passed explicitly YOLOv8 will try to guess the TASK from the model type.
这个参数一般是不写，让代码根据加载的模型的里面的设定，选择是使用 识别、分割、分类中的哪一个功能
MODE (required) is one of [train, val, predict, export]
ARGS (optional) are any number of custom arg=value pairs like imgsz=320 that override defaults. For a full list of available ARGS see the Configuration page and defaults.yaml GitHub source.
参数介绍列表： https://docs.ultralytics.com/cfg/
这个参数有很多，我挑出一个经常用的介绍给你
source，写图片或视频的路径+文件名；
Key | Value | Description |
source | ||
图片
在线图片
yolo predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"会输出里面有几辆车，几个人，各种object有多少个
jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 9.9ms本地图片
yolo predict model=yolov8n.pt source="./bus.jpg" 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 9.7ms不传参
source这个参数不传参，默认调用这张网络图片（ https://ultralytics.com/images/bus.jpg ），进行识别
yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25# .jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 9.2ms
视频
yolo predict model=yolov8n.pt source="./dandong.mp4"
（1）我要求识别的过程（尤其是视频识别的过程），要在窗口显示（2）识别的结果要保存下来，以视频文件或图片文件的形式
命令行各种参数的列表https://docs.ultralytics.com/cfg/
多目标追踪的功能用一用,写一下教程——https://docs.ultralytics.com/tasks/tracking/
作者将v3 v5 v8都整合在Ultralytics这一个包里面了。那么请问我通过什么方式，什么参数，可以分别调用v3，v5,v7??
https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/models
https://blog.roboflow.com/whats-new-in-yolov8/
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