YOLOv8入门实战：30分钟搞定环境搭建（Windows/Linux系统下跑通第一个检测案例）

YOLOv8入门实战：30分钟搞定环境搭建（Windows/Linux系统下跑通第一个检测案例）

欢迎来到本教程！本文将带你快速入门 YOLOv8，这是一个流行的目标检测模型，用于在图像或视频中识别物体。无论你是深度学习新手还是有经验的开发者，本指南都旨在在30分钟内帮助你在Windows或Linux系统上完成环境搭建，并跑通第一个检测案例。我们会从基础开始，逐步讲解，确保小白也能轻松跟上。

什么是YOLOv8？

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，由Ultralytics开发，专注于实时目标检测。它在速度和准确度之间取得了良好平衡，适用于各种应用，如自动驾驶、安防监控等。本教程将聚焦于 目标检测 任务，让你快速体验深度学习的魅力。

环境搭建步骤

首先，我们需要设置Python环境。推荐使用Python 3.8或更高版本，并安装必要的库。以下步骤适用于Windows和Linux系统。

Windows系统环境搭建

1. 安装Python：从官网下载Python安装包，勾选“Add Python to PATH”选项，然后安装。
2. 创建虚拟环境（可选但推荐）：打开命令提示符，运行 python -m venv yolov8_env，然后激活环境：yolov8_env\Scripts�ctivate。
3. 安装PyTorch：访问PyTorch官网，根据你的CUDA版本选择命令。如果没有GPU，使用CPU版本：pip install torch torchvision torchaudio。
4. 安装Ultralytics YOLOv8：运行 pip install ultralytics。这完成了 环境搭建 的核心部分。

Linux系统环境搭建

1. 安装Python：通常系统已预装，可通过 python3 --version 检查。如需安装，使用包管理器如 sudo apt install python3 python3-pip（Ubuntu）。
2. 创建虚拟环境：运行 python3 -m venv yolov8_env，激活：source yolov8_env/bin/activate。
3. 安装PyTorch：与Windows类似，使用pip安装相应版本。
4. 安装Ultralytics YOLOv8：运行 pip install ultralytics。这样， 深度学习 环境就准备好了。

跑通第一个检测案例

环境搭建完成后，我们来运行第一个目标检测案例。我们将使用YOLOv8预训练模型检测图像中的物体。

1. 准备图像：找一张包含物体（如人、车）的图片，保存为“test.jpg”。
2. 编写Python脚本：创建一个新文件“detect.py”，添加以下代码：from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("yolov8n.pt") # 加载预训练模型results = model("test.jpg") # 进行检测results[0].show() # 显示结果
3. 运行脚本：在终端中，确保虚拟环境激活，运行 python detect.py。
4. 查看结果：程序会自动显示检测后的图像，标注出物体及其置信度。这就是 目标检测 的基本流程！

上图展示了YOLOv8检测的示例，你可以看到模型如何识别物体。如果一切顺利，恭喜你成功跑通了第一个案例！这标志着你已迈入 深度学习 和计算机视觉的世界。

常见问题与总结

如果在环境搭建中遇到问题，检查Python版本、网络连接或尝试使用镜像源（如清华源）。本教程覆盖了YOLOv8的基础，你可以进一步探索自定义训练、视频检测等高级功能。记住，持续实践是掌握 YOLOv8 的关键！

希望这个教程对你有所帮助。如果有疑问，欢迎查阅官方文档或社区讨论。祝你在目标检测的旅程中顺利！