YOLOv8目标检测项目代码详解与习题
一、项目代码详解
该代码是基于 YOLOv8 和 OpenCV 实现的图像目标检测项目，核心功能是加载预训练的 YOLOv8 模型，对指定图像进行目标检测，然后可视化检测结果并保存或显示。以下是逐行解析：
# -*- coding: GBK -*-：指定脚本的编码格式为 GBK，用于支持中文注释或输出（在 Python 3 中默认 UTF-8，此处为兼容特殊场景）。
from ultralytics import YOLO：从 ultralytics 库导入 YOLO 类，YOLOv8 的功能通过该类实现。
import cv2：导入 OpenCV 库，用于图像的读取、保存和显示。
model = YOLO("``yolov8n.pt``")：初始化 YOLO 模型，加载预训练权重文件 “yolov8n.pt”（“n” 代表 nano 版本，轻量化模型）。
results = model("1.png")：使用模型对图像 “1.png” 进行目标检测，返回检测结果（包含边界框、类别、置信度等信息）。
annotated_frame = results[0].plot()：对第 1 张图像的检测结果进行可视化，自动绘制边界框、类别标签和置信度，返回标注后的图像。
cv2.imwrite("output.jpg", annotated_frame)：将标注后的图像保存为 “output.jpg”。
cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)：创建名为 “YOLOv8 Inference” 的窗口，显示标注后的图像（需 GUI 环境支持）。
cv2.waitKey(0)：等待用户按下任意键后关闭显示窗口（参数 0 表示无限等待）。
（隐含）
cv2.destroyAllWindows()：通常在 waitKey 后调用，关闭所有 OpenCV 窗口（代码中省略，实际使用建议补充）。
二、重点、难点与考点
1. 重点
模型加载：
YOLO("``yolov8n.pt``")的作用（加载预训练模型）及权重文件的意义。
目标检测流程：
model("1.png")的推理过程，返回结果results的结构（包含单张 / 多张图像的检测信息）。
结果可视化：
results[0].plot()的功能（自动标注目标）。
图像处理：OpenCV 的
imwrite（保存）和imshow（显示）函数的使用。
2. 难点
results 对象解析：
results是一个包含检测结果的列表，每张图像的结果需通过索引（如results[0]）获取，其内部包含boxes（边界框）、names（类别名称）等属性，理解该结构是二次开发的基础。
plot () 方法机制：该方法默认绘制边界框、类别和置信度，其参数（如
conf控制置信度阈值）可自定义，但代码中未体现，需掌握参数调优。
OpenCV 显示限制：
cv2.imshow需运行在有 GUI 的环境（如 Windows 桌面），在无 GUI 环境（如 Linux 服务器）会报错，需理解环境差异对代码运行的影响。
3. 考点
模型加载函数：
YOLO()的参数（预训练权重文件路径）。
推理方法：
model()的输入（图像路径 / 数组）和输出（检测结果列表）。
可视化函数：
plot()的作用及返回值（标注后的图像数组）。
图像操作函数：
cv2.imwrite()的参数（保存路径、图像数组）、cv2.imshow()的参数（窗口名、图像数组）、cv2.waitKey()的作用（控制窗口停留时间）。
YOLOv8 特性：预训练模型文件格式（.pt）、模型版本（n/s/m/l/x 代表不同大小）。
三、项目大纲
项目概述
功能：基于 YOLOv8 实现图像目标检测与结果可视化
依赖库：ultralytics（YOLOv8）、OpenCV（图像处理）
代码解析
编码声明与库导入
模型加载与初始化
目标检测推理过程
结果可视化与处理（保存 / 显示）
重点难点
核心函数与方法解析
环境限制与常见问题（如无 GUI 报错）
考点总结
关键函数与参数
流程逻辑与结果处理
四、习题
（一）填空题（5 道）
代码中加载 YOLOv8 预训练模型使用的类是______。
对图像 “1.png” 进行目标检测的代码是______。
实现检测结果可视化（绘制边界框等）的方法是______。
使用 OpenCV 保存图像的函数是______。
cv2.waitKey(0)中参数 “0” 的含义是______。
（二）选择题（5 道）
以下哪项是 YOLOv8 预训练模型的正确文件格式？（ ） A. .h5 B. .pt C. .pth D. .pb
A. .h5 B. .pt C. .pth D. .pb
代码中
results = model("1.png")的作用是（ ） A. 加载图像 B. 训练模型 C. 进行目标检测推理 D. 保存检测结果
A. 加载图像 B. 训练模型 C. 进行目标检测推理 D. 保存检测结果
若要显示检测结果图像，OpenCV 中使用的函数是（ ） A.
A.
cv2.saveB.cv2.showC.cv2.imshowD.cv2.display代码中
results[0]代表（ ） A. 第 1 个检测到的目标 B. 第 1 张输入图像的检测结果 C. 置信度最高的结果 D. 模型的第 1 层输出
A. 第 1 个检测到的目标 B. 第 1 张输入图像的检测结果 C. 置信度最高的结果 D. 模型的第 1 层输出
C. 置信度最高的结果 D. 模型的第 1 层输出
以下哪种环境可能导致
cv2.imshow报错？（ ） A. Windows 桌面系统 B. 安装了图形界面的 Linux C. 无 GUI 的 Linux 服务器 D. MacOS 桌面系统
A. Windows 桌面系统 B. 安装了图形界面的 Linux C. 无 GUI 的 Linux 服务器 D. MacOS 桌面系统
C. 无 GUI 的 Linux 服务器 D. MacOS 桌面系统
（三）判断题（5 道）
YOLO("yolov8n.pt")中的 “yolov8n.pt” 是 YOLOv8 的轻量化预训练模型。（ ）
results[0].plot()返回的是检测到的目标坐标列表。（ ）
cv2.imwrite("output.jpg", annotated_frame)可以将图像保存为 PNG 格式。（ ）
cv2.waitKey(0)的作用是让显示窗口无限等待用户输入。（ ）
代码中若将 “1.png” 改为 “video.mp4”，模型可直接对视频进行检测。（ ）
（四）类似程序使用题（5 道）
若要对视频文件 “test.mp4” 进行目标检测，需将
model("1.png")修改为______。
若需只显示置信度大于 0.5 的目标，应在
plot()方法中添加参数______（如results[0].plot(conf=____)）。
若要将检测结果保存为 “result.png”，需修改
cv2.imwrite的参数为______。
若要关闭图像显示窗口，需在
cv2.waitKey(0)后添加代码______。
若使用 YOLOv8 的中尺寸模型，应将
YOLO("yolov8n.pt")修改为______。
参考答案
（一）填空题
YOLO 2. results = model ("1.png") 3. results [0].plot () 4. cv2.imwrite () 5. 无限等待用户按键
（二）选择题
B 2. C 3. C 4. B 5. C
（三）判断题
√ 2. ×（返回的是标注后的图像数组） 3. ×（文件后缀需改为.png） 4. √ 5. √（YOLOv8 支持视频输入）
（四）类似程序使用题
model("test.mp4") 2. 0.5 3. cv2.imwrite("result.png", annotated_frame) 4. cv2.destroyAllWindows() 5. YOLO("yolov8m.pt")
（注：文档部分内容可能由 AI 生成）
、PPP、服务管理(TELNET/FTP)与安全(ACL))
