YOLOv8入门实战：30分钟搞定环境搭建（Windows/Linux）

YOLOv8入门实战：30分钟搞定环境搭建（Windows/Linux）

跑通第一个目标检测案例，小白也能轻松上手

欢迎来到本教程！无论你是深度学习新手还是经验丰富的开发者，本文将带你快速入门 YOLOv8，这是一种先进的目标检测模型，广泛应用于计算机视觉领域。在30分钟内，你将学会在Windows和Linux系统上搭建环境，并跑通第一个检测案例。我们会从基础开始，一步步指导，确保你能轻松跟随。

为什么选择YOLOv8？

YOLOv8 是Ultralytics公司推出的最新目标检测模型，以其速度快、精度高而闻名。它支持多种任务，如目标检测、实例分割和图像分类，非常适合实时应用。本教程将聚焦于目标检测，这是 深度学习 中的核心任务之一，能帮助你识别图像中的物体。

环境搭建：Windows和Linux双平台指南

在开始之前，请确保你的系统已安装Python 3.8或更高版本。我们将使用pip进行包管理，这是最简便的 环境搭建 方式。以下步骤适用于Windows和Linux系统，区别仅在于命令行工具（Windows用CMD或PowerShell，Linux用终端）。

步骤1：安装Python和pip

如果未安装Python，请从官网下载并安装。安装后，打开命令行，输入 python --version 和 pip --version 验证安装。

步骤2：创建虚拟环境（可选但推荐）

虚拟环境能隔离项目依赖，避免冲突。运行： python -m venv yolov8_env，然后激活它。在Windows上： yolov8_env\Scripts�ctivate，在Linux上： source yolov8_env/bin/activate。

步骤3：安装YOLOv8和相关依赖

YOLOv8可通过Ultralytics包轻松安装。在命令行中运行： pip install ultralytics。这将自动安装所有必要库，如PyTorch和OpenCV。如果遇到网络问题，可添加镜像源，例如： pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

跑通第一个目标检测案例

环境搭建完成后，我们来实践第一个 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。首先，准备一张测试图像（例如，从网上下载一张包含猫或狗的照片），保存为 test.jpg。

步骤1：编写Python脚本

创建一个新文件 detect.py，并输入以下代码：

    from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型model = YOLO("yolov8n.pt")  # 使用轻量版YOLOv8，适合快速测试# 运行目标检测results = model("test.jpg")  # 替换为你的图像路径# 显示结果results[0].show()  # 弹出窗口显示检测结果# 保存结果图像results[0].save("result.jpg")print("检测完成！结果已保存为 result.jpg")  

步骤2：运行脚本并查看结果

在命令行中，确保位于脚本所在目录，运行： python detect.py。首次运行会下载预训练模型（约10MB），稍等片刻后，你将看到检测结果窗口弹出，图像中物体会被框出并标注类别。以下是一个示例输出图像，展示了YOLOv8的检测能力：

如果一切顺利，恭喜你！你已经成功用YOLOv8跑通了第一个 目标检测 案例。这个案例演示了 深度学习 在视觉应用中的强大功能。你可以尝试更换图像或使用视频流进行实时检测。

常见问题与进阶学习

如果在 环境搭建 或运行中遇到错误，请检查Python版本、网络连接或依赖冲突。可查阅Ultralytics官方文档获取更多帮助。想深入学习 YOLOv8，可以探索自定义数据集训练、模型优化等高级主题。

总结来说，本教程通过简洁步骤，帮助你在Windows/Linux上快速上手YOLOv8。继续实践，你将成为目标检测专家！如有疑问，欢迎在评论区讨论。