YOLOv8 目标检测实现教程：实时目标检测

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，而 YOLOv8（You Only Look Once v8）是一种高效且实时的目标检测算法。本教程将介绍如何使用 YOLOv8 实现实时目标检测，并提供相应的源代码。

YOLOv8 算法是基于深度学习的目标检测算法，其主要思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过在图像上预测边界框的位置和类别来实现目标检测。YOLOv8 算法结合了最新的深度学习技术，具有快速、准确的特点，适用于实时场景。

下面是使用 YOLOv8 进行实时目标检测的步骤：

步骤 1：安装依赖库
首先，我们需要安装一些必要的依赖库。在 Python 环境中，使用以下命令安装所需的库：

pip install numpy opencv-python

步骤 2：下载预训练权重
YOLOv8 算法需要使用预训练的权重文件才能进行目标检测。您可以从官方网站或其他来源下载已经训练好的权重文件，并将其保存到本地。

步骤 3：加载模型
在 Python 代码中，我们首先需要加载 YOLOv8 模型。这可以通过使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）提供的函数来实现。以下是一个示例代码片段：