YOLOv8目標檢測項目代碼詳解與習題
一、項目代碼詳解
該代碼是基于 YOLOv8 和 OpenCV 實現的圖像目標檢測項目，核心功能是加載預訓練的 YOLOv8 模型，對指定圖像進行目標檢測，然后可視化檢測結果并保存或顯示。以下是逐行解析：
# -*- coding: GBK -*-：指定腳本的編碼格式為 GBK，用于支持中文注釋或輸出（在 Python 3 中默認 UTF-8，此處為兼容特殊場景）。
from ultralytics import YOLO：從 ultralytics 庫導入 YOLO 類，YOLOv8 的功能通過該類實現。
import cv2：導入 OpenCV 庫，用于圖像的讀取、保存和顯示。
model = YOLO("``yolov8n.pt``")：初始化 YOLO 模型，加載預訓練權重文件 “yolov8n.pt”（“n” 代表 nano 版本，輕量化模型）。
results = model("1.png")：使用模型對圖像 “1.png” 進行目標檢測，返回檢測結果（包含邊界框、類別、置信度等信息）。
annotated_frame = results[0].plot()：對第 1 張圖像的檢測結果進行可視化，自動繪制邊界框、類別標簽和置信度，返回標注后的圖像。
cv2.imwrite("output.jpg", annotated_frame)：將標注后的圖像保存為 “output.jpg”。
cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)：創建名為 “YOLOv8 Inference” 的窗口，顯示標注后的圖像（需 GUI 環境支持）。
cv2.waitKey(0)：等待用戶按下任意鍵后關閉顯示窗口（參數 0 表示無限等待）。
（隱含）
cv2.destroyAllWindows()：通常在 waitKey 后調用，關閉所有 OpenCV 窗口（代碼中省略，實際使用建議補充）。
二、重點、難點與考點
1. 重點
模型加載：
YOLO("``yolov8n.pt``")的作用（加載預訓練模型）及權重文件的意義。
目標檢測流程：
model("1.png")的推理過程，返回結果results的結構（包含單張 / 多張圖像的檢測信息）。
結果可視化：
results[0].plot()的功能（自動標注目標）。
圖像處理：OpenCV 的
imwrite（保存）和imshow（顯示）函數的使用。
2. 難點
results 對象解析：
results是一個包含檢測結果的列表，每張圖像的結果需通過索引（如results[0]）獲取，其內部包含boxes（邊界框）、names（類別名稱）等屬性，理解該結構是二次開發的基礎。
plot () 方法機制：該方法默認繪制邊界框、類別和置信度，其參數（如
conf控制置信度閾值）可自定義，但代碼中未體現，需掌握參數調優。
OpenCV 顯示限制：
cv2.imshow需運行在有 GUI 的環境（如 Windows 桌面），在無 GUI 環境（如 Linux 服務器）會報錯，需理解環境差異對代碼運行的影響。
3. 考點
模型加載函數：
YOLO()的參數（預訓練權重文件路徑）。
推理方法：
model()的輸入（圖像路徑 / 數組）和輸出（檢測結果列表）。
可視化函數：
plot()的作用及返回值（標注后的圖像數組）。
圖像操作函數：
cv2.imwrite()的參數（保存路徑、圖像數組）、cv2.imshow()的參數（窗口名、圖像數組）、cv2.waitKey()的作用（控制窗口停留時間）。
YOLOv8 特性：預訓練模型文件格式（.pt）、模型版本（n/s/m/l/x 代表不同大小）。
三、項目大綱
項目概述
功能：基于 YOLOv8 實現圖像目標檢測與結果可視化
依賴庫：ultralytics（YOLOv8）、OpenCV（圖像處理）
代碼解析
編碼聲明與庫導入
模型加載與初始化
目標檢測推理過程
結果可視化與處理（保存 / 顯示）
重點難點
核心函數與方法解析
環境限制與常見問題（如無 GUI 報錯）
考點總結
關鍵函數與參數
流程邏輯與結果處理
四、習題
（一）填空題（5 道）
代碼中加載 YOLOv8 預訓練模型使用的類是______。
對圖像 “1.png” 進行目標檢測的代碼是______。
實現檢測結果可視化（繪制邊界框等）的方法是______。
使用 OpenCV 保存圖像的函數是______。
cv2.waitKey(0)中參數 “0” 的含義是______。
（二）選擇題（5 道）
以下哪項是 YOLOv8 預訓練模型的正確文件格式？（ ） A. .h5 B. .pt C. .pth D. .pb
A. .h5 B. .pt C. .pth D. .pb
代碼中
results = model("1.png")的作用是（ ） A. 加載圖像 B. 訓練模型 C. 進行目標檢測推理 D. 保存檢測結果
A. 加載圖像 B. 訓練模型 C. 進行目標檢測推理 D. 保存檢測結果
若要顯示檢測結果圖像，OpenCV 中使用的函數是（ ） A.
A.
cv2.saveB.cv2.showC.cv2.imshowD.cv2.display代碼中
results[0]代表（ ） A. 第 1 個檢測到的目標 B. 第 1 張輸入圖像的檢測結果 C. 置信度最高的結果 D. 模型的第 1 層輸出
A. 第 1 個檢測到的目標 B. 第 1 張輸入圖像的檢測結果 C. 置信度最高的結果 D. 模型的第 1 層輸出
C. 置信度最高的結果 D. 模型的第 1 層輸出
以下哪種環境可能導致
cv2.imshow報錯？（ ） A. Windows 桌面系統 B. 安裝了圖形界面的 Linux C. 無 GUI 的 Linux 服務器 D. MacOS 桌面系統
A. Windows 桌面系統 B. 安裝了圖形界面的 Linux C. 無 GUI 的 Linux 服務器 D. MacOS 桌面系統
C. 無 GUI 的 Linux 服務器 D. MacOS 桌面系統
（三）判斷題（5 道）
YOLO("yolov8n.pt")中的 “yolov8n.pt” 是 YOLOv8 的輕量化預訓練模型。（ ）
results[0].plot()返回的是檢測到的目標坐標列表。（ ）
cv2.imwrite("output.jpg", annotated_frame)可以將圖像保存為 PNG 格式。（ ）
cv2.waitKey(0)的作用是讓顯示窗口無限等待用戶輸入。（ ）
代碼中若將 “1.png” 改為 “video.mp4”，模型可直接對視頻進行檢測。（ ）
（四）類似程序使用題（5 道）
若要對視頻文件 “test.mp4” 進行目標檢測，需將
model("1.png")修改為______。
若需只顯示置信度大于 0.5 的目標，應在
plot()方法中添加參數______（如results[0].plot(conf=____)）。
若要將檢測結果保存為 “result.png”，需修改
cv2.imwrite的參數為______。
若要關閉圖像顯示窗口，需在
cv2.waitKey(0)后添加代碼______。
若使用 YOLOv8 的中尺寸模型，應將
YOLO("yolov8n.pt")修改為______。
參考答案
（一）填空題
YOLO 2. results = model ("1.png") 3. results [0].plot () 4. cv2.imwrite () 5. 無限等待用戶按鍵
（二）選擇題
B 2. C 3. C 4. B 5. C
（三）判斷題
√ 2. ×（返回的是標注后的圖像數組） 3. ×（文件后綴需改為.png） 4. √ 5. √（YOLOv8 支持視頻輸入）
（四）類似程序使用題
model("test.mp4") 2. 0.5 3. cv2.imwrite("result.png", annotated_frame) 4. cv2.destroyAllWindows() 5. YOLO("yolov8m.pt")
（注：文檔部分內容可能由 AI 生成）
、PPP、服務管理(TELNET/FTP)與安全(ACL))
