测试demo

.gitignore

@@ -174,3 +174,5 @@ cython_debug/
 # PyPI configuration file
 .pypirc
 
+# yolo Source code
+yolov8

mian.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+from ultralytics import YOLO
+import os
+import cv2
+
+# 创建输出目录
+os.makedirs('output', exist_ok=True)
+
+# 加载预训练模型 (YOLOv8会自动下载)
+model = YOLO('models/yolov8n.pt')  # 使用nano版本 (最小最快的模型)
+
+# 处理photo目录中的所有图片
+for filename in os.listdir('photo'):
+    if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg','.HEIC')):
+        img_path = os.path.join('photo', filename)
+        
+        # 进行目标检测
+        results = model.predict(img_path, save=True, project='output')
+        
+        # 打印检测结果
+        print(f"\n检测结果 {filename}:")
+        for result in results:
+            boxes = result.boxes
+            for box in boxes:
+                cls_id = int(box.cls[0])
+                conf = box.conf[0].item()
+                cls_name = model.names[cls_id]
+                print(f"- 检测到 {cls_name} ({conf:.2f})")
+
+print("\n所有结果已保存到 output 文件夹!")