[课程][原创]yolov8检测封装成类调用几句代码实现目标检测任务

如何用yolov8调用代码或者嵌入pyqt5?此时肯定需要一个类去辅助我们检测，yolov8不像yolov5有个detect.py可以让我们自由改写，yolov8采用了CLI方式没有detect.py可用，官方已经简化调用流程，因此写一个类去调用很有必要，比如封装后可以实现下面功能：

检测并显示图片：
from Yolov8Detector import *
import cv2
detector=Yolov8Detector()
img=cv2.imread('data/images/bus.jpg')
results = detector.inference_image(img)
detector.imshow(results,img)

调用视频文件
from Yolov8Detector import *
import cv2
detector = Yolov8Detector()
detector.start_video(r'D:\\car.mp4')

是不是很简单呢，如果需要想要学习封装技巧请参考课程：

https://edu.csdn.net/course/detail/38444

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你将收获

学会yolov8封装基本技巧和大体思路

学会yolov8封装类的API调用技巧和自由扩展

学会使用Pycharm调试技巧和运行脚本技巧

学会目标检测代码识别基本流程

适用人群

研究yolov8学者，想对yolov8二次开发的工程师以及对yolov8感兴趣的人员

课程介绍

本课程主要核心是将yolov8框架封装成一个类，方便调用或者集成开发以及集成部署。通过本课程您将收获一下知识：

（1）了解yolov8框架检测基本流程；

（2）掌握目标检测封装类大体思路；

（3）学会yolov8封装函数以测试；

（4）学会利用封装类模块，进行API调用。

本课程优点：

（1）去掉课程无关的讲解，直击课程核心出发点，避免花费更多时间学习自己已经掌握知识，而着重掌握封装本质上来；

（2）提供代码讲解和API示例，让同学们更快获取本课程核心内容；

（3）课程简洁，重点课程重点讲解。

学习本课程之前您需要准备的是（本课程不提供讲解）：

（1）您需要提前搭建好自己yolov8环境，建议使用Anaconda3搭建,建议版本ultralytics>=8.0.54；

（2）您需要保证自己的环境正常运行，比如可以预测图片或者视频

（3）您需要准备官方提供模型或者自己训练的模型

本课程环境为windows10，您也可以在linux上操作，但需要一个带一块英伟达显卡。

课程目录

•  课程导论 03:05

•  认识yolov8框架06:39

•  认识yolov8检测流程22:32开始学习

•  封装类的框架搭建08:16

•  封装yolov8核心检测代码30:51

•  封装绘制图片方框函数07:36

•  封装摄像头与视频检测函数05:59

•  封装api调用示例 10:18