yolov8分割推理pycharm
时间: 2025-02-21 12:24:05 浏览: 37
### 使用 YOLOv8 在 PyCharm 中进行图像分割推理
#### 创建并配置 Python 虚拟环境
为了确保项目的依赖项管理得当,在 PyCharm 中创建一个新的虚拟环境。这可以通过 PyCharm 的图形界面完成,也可以通过命令行工具来实现。
对于 Windows 用户来说,`workers` 参数应当被设为 `0` 以防止潜在错误的发生[^1]。
#### 安装必要的库和依赖关系
在项目根目录下执行如下指令安装所需的包:
```bash
cd /path_to_your_project/
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
```
如果遇到任何特定版本的需求或其他非标准库,则需单独处理这些特殊情况[^2]。
#### 编写用于加载预训练模型及数据集配置的脚本
编写一个名为 `yolov8-inference.py` 的新文件,并加入下面给出的内容以便于后续操作:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n-seg.pt')
# 设置推断参数
results = model.predict(source='image.jpg', save=True, imgsz=640)
for result in results:
boxes = result.boxes.cpu().numpy() # 获取边界框坐标
masks = result.masks.cpu().numpy() # 如果有掩膜的话获取它们
probs = result.probs.cpu().numpy() # 类别概率分布
print("Inference completed.")
```
此段代码展示了如何利用官方提供的轻量级网络架构来进行预测任务;同时保存了输出结果到本地磁盘中供进一步分析使用[^3]。
#### 配置 PyCharm 解释器与运行配置
确认所使用的解释器指向之前建立的那个独立环境中去。接着定义好相应的启动选项——比如工作路径以及传递给程序入口函数的关键字参数等细节事项。
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