yolo v8环境搭建与简单使用

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个深度学习框架，用于实现实时对象检测。它是 YOLO 系列的最新迭代，旨在提供更高的准确性和速度。YOLOv8 继承了前代模型的优点，并在此基础上进行了多项改进，包括更复杂的网络架构、更优化的训练流程和更强大的特征提取能力。这些改进共同作用，使得 YOLOv8 在多个标准数据集上达到了前所未有的检测性能。

YOLOv8 的特点：

实时性能: YOLOv8 继续保持 YOLO 系列的实时检测特性，即使在较低的硬件配置上也能达到很高的帧率（FPS）。

高准确度: 通过更深更复杂的网络结构和改进的训练技巧，YOLOv8 在保持高速度的同时，也大幅提高了检测的准确度。

多尺度预测: YOLOv8 引入了改进的多尺度预测技术，可以更好地检测不同大小的对象。

自适应锚框: 新版在自适应调整锚框方面做了优化，可以更准确地预测对象的位置和大小。

一、环境安装

1.1 miniconda安装

1.1.1miniconda安装

下载地址：链接
如果C盘有空间，最好安装在C盘，且安装目录不要有中文
勾选将其添加到Path

1.1.2 conda环境创建

命令： conda create -n yolov8 python=3.8
明确指定版本，否则可能会因为版本过高导致有包安装不上

#激活环境
conda activate yolov8

1.1.3 pypi配置国内源

清华源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
设置为默认镜像源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1.2 pytorch安装

1.2.1 pytorch安装

官网地址：链接
在一个单独的环境中，能使用pip就尽量使用pip，实在有问题的情况，例如没有合适的编译好的系统版本的安装包，再使用conda进行安装，不要来回混淆

1.2.2 CUDA是否需要安装

如果只需要训练、简单推理，则无需单独安装CUDA，直接安装pytorch，如果有部署需求，例如导出TensorRT模型，则需要进行CUDA安装

1.2.2.1 首先查看自身电脑的是否有NVIDIA硬件环境

在电脑桌面右键，打开NVIDIA的控制面板
i咋mage.png

1.2.2.2 下载对应cuda版本的驱动

下载地址：链接

选择自己对应的版本下载

安装时可以默认路径安装，按照提示进行安装即可

图片.png

1.2.2.3 下载安装cuDNN

http官网地址 https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads 点我跳转
下载cuDNN是需要登录英伟达开发者账户的，注册一个并填写问卷就行了，很简单。
注意：必须选择和你安装的CUDA匹配的版本，我这里选中12.0.1版本的。
图片.png

将cuDNN解压到D盘
将三个文件夹拷贝到到cuda的安装目录下。默认的安装路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0
添加环境变量

1 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin
2 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\include
3 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\lib
4 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\libnvvp

-验证： win+R cmd进入安装目录下，再进入到 extras\demo_suite下，执行.\bandwidthTest.exe和.\deviceQuery.exe，得到下图。
图片.png

1.2.3Pytorch安装注意事项

16XX的显卡，安装cu102版本，否则可能训练出现问题
30xx、40xx显卡，需要安装cu111以上版本，否则无法运行
这里我的显卡事3050的，使用的安装命令是

pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

1.3 ultralytics(YOLOv8)安装

直接使用源码（不是很推荐，无法使用命令行工具） github地址
pip直接安装（官方推荐，个人不是很推荐）
pip源码安装（个人推荐）

1.下载github源码
2.解压源码
3.进入解压的ultralytics-main文件夹
4.执行pip install -e .  (-e . 参数必须要有，否则后续修改代码无效)

安装好之后，使用 pip list 查看
图片.png

后边的后缀表示这个包的源码在哪个位置

可能会出现的问题：ERROR: Cannot uninstall ‘TBB’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

执行pip - V (大写V)，会出现一个目录
进入目录 Lib\site-packages 删除文件夹：“llvmlite”
然后执行 conda uninstall TBB 中间需要输入一次Y
然后再重新安即可装

1.3.1 测试

先进入ultralytics-main目录，然后激活环境
conda activate yolov8
再执行命令

#这个命令需要下载模型，网络不稳定可能需要科学上网
yolo predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg

图片.png

1.4 正确使用windows中的终端

因为此前已经创建过虚拟环境了，激活环境conda activate yolov8
图片.png

二、模型预测

2.1 模型预测的基本使用

图片.png

from ultralytics import YOLO

yolo = YOLO("./yolov8n.pt" ,task = "detect")
# result=yolo(source="./ultralytics/assets/bus.jpg")#对图片进行检测/这里也可以是视频
# result=yolo(source="screen")#对屏幕进行检测
# result=yolo(source=0)#对摄像头进行检测

# result=yolo(source="./ultralytics/assets/bus.jpg",save=True)#save=True 对检测结果保存


result=yolo(source="./ultralytics/assets/bus.jpg",save=True)

2.2 预测参数详解

YOLOv8现在可以接受输入很多，如下表所示。包括图像、URL、PIL图像、OpenCV、NumPy数组、Torch张量、CSV文件、视频、目录、通配符、YouTube视频和视频流。表格✅指示了每个输入源是否可以在流模式下使用，并给出了每个输入源使用流模式的示例参数
图片.png

预测参数

Key	Value	Description
source	‘ultralytics/assets’	source directory for images or videos
conf	0.25	object confidence threshold for detection
iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
half	FALSE	use half precision (FP16)
device	None	device to run on, i.e. cuda device=0/1/2/3 or device=cpu
show	FALSE	show results if possible
save	FALSE	save images with results
save_txt	FALSE	save results as .txt file
save_conf	FALSE	save results with confidence scores
save_crop	FALSE	save cropped images with results
hide_labels	FALSE	hide labels
hide_conf	FALSE	hide confidence scores
max_det	300	maximum number of detections per image
vid_stride	FALSE	video frame-rate stride
line_width	None	The line width of the bounding boxes. If None, it is scaled to the image size.
visualize	FALSE	visualize model features
augment	FALSE	apply image augmentation to prediction sources
agnostic_nms	FALSE	class-agnostic NMS
retina_masks	FALSE	use high-resolution segmentation masks
classes	None	filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3]
boxes	TRUE	Show boxes in segmentation predictions

下面是每个参数的解释：

source：输入源的目录，可以是图像或视频文件。
conf：目标检测的对象置信度阈值。只有置信度高于此阈值的对象才会被检测出来。默认值为0.25。
iou：非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值。用于在重叠较大的候选框中选择最佳的检测结果。默认值为0.7。
half：是否使用半精度（FP16）进行推理。半精度可以减少计算量，但可能会牺牲一些精度。默认值为False。
device：模型运行的设备，可以是cuda设备（cuda device=0/1/2/3）或CPU（device=cpu）。
show：是否显示检测结果。如果设置为True，则会在屏幕上显示检测到的对象。默认值为False。
save：是否保存带有检测结果的图像。如果设置为True，则会将检测结果保存为图像文件。默认值为False。
save_txt：是否将检测结果保存为文本文件（.txt）。默认值为False。
save_conf：是否将检测结果与置信度分数一起保存。默认值为False。
save_crop：是否保存裁剪后的带有检测结果的图像。默认值为False。
hide_labels：是否隐藏标签。如果设置为True，则在显示检测结果时不显示对象标签。默认值为False。
hide_conf：是否隐藏置信度分数。如果设置为True，则在显示检测结果时不显示置信度分数。默认值为False。
max_det：每张图像的最大检测数。如果检测到的对象数超过此值，将保留置信度高低来保留。默认值为300。
vid_stride：视频帧率步长。默认值为False，表示使用默认的帧率。
line_width：边界框的线宽。如果设置为None，则根据图像大小进行自动缩放。默认值为None。
visualize：是否可视化模型特征。默认值为False。
augment：是否对预测源应用图像增强。默认值为False。
agnostic_nms：是否使用类别无关的NMS。默认值为False。
retina_masks：是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。
classes：按类别过滤结果。可以指定单个类别（例如class=0）或多个类别（例如class=[0,2,3]）。默认值为None，表示不进行类别过滤。
boxes：在分割预测中显示边界框。默认值为True。

三、数据集构建

3.1 准备数据

这里以视频为例，将视频抽帧处理

import cv2

video = cv2.VideoCapture("./001.mp4")
num=0#计数器
save_setp=30#间隔帧数
while True:
    ret,frame=video.read()
    if not ret:
        break
    num+=1
    if num%save_setp==0:
        cv2.imwrite("./img/"+str(num)+".jpg",frame)

3.2 数据标注

环境安装：pip install labelimg
启动：labelimg
图片.png

3.2.1 基础设置

设置打开文件夹和保存文件夹
设置自动保存：工具栏 view-auto save mode
切换模式
点击save保存修改

3.2.2 开始标注

双击右侧FileList内的图片打开后，右键create RectBox开始标注

3.2.3 make senc数据集标注工具

地址：https://www.makesense.ai/
辅助标注:
1. pip instll tensorflowjs==2.8.5
2. YOLOv5模型导出tfjs
3. make scene上传模型

3.3 roboflow公开数据集

https://public.roboflow.com/object-detection
https://universe.roboflow.com/

四、模型训练

4.1 训练前准备

4.1.1 数据集准备：

images：存放图片
1. train:训练集图片
2. val: 验证集图片
labels:存放标签
1.train:训练集标签文件，要与训练集图片名称一一对应
2.val：验证集标签文件，要与验证集图片名称一一对应

此前打标签时导入的文件夹就是训练集，输出结果就是验证集，无非是把目录结构按上述更改一下

4.1.2 文件准备：

源码下载地址： https://github.com/ultralytics/ultralytics

准备图片文件夹：再yolov8源码目录下，新建datasets文件夹，将刚才准备好的图片数据复制进该文件夹，bvn为项目名
从ultralytics/cfg/datasets文件夹下随便复制一个yaml配置文件至ultralytics-main根目录下
改写配置文件
1. path为从datasets目录开始算的根文件夹名称
2. train与val时训练集与验证集的位置
3. names这里就是分类标签，可以按照标注后沈城的calsses.txt文件填下

4.2 模型训练与常用参数

参数说明：

data：为yaml配置文件
epochs：训练的轮数。这个参数确定了模型将会被训练多少次，每一轮都遍历整个训练数据集。训练的轮数越多，模型对数据的学习就越充分，但也增加了训练时间
batch：每个批次中的图像数量。在训练过程中，数据被分成多个批次进行处理，每个批次包含一定数量的图像。这个参数确定了每个批次中包含的图像数量。特殊的是，如果设置为**-1**，则会自动调整批次大小，至你的显卡能容纳的最多图像数量。
patience：早停的等待轮数。在训练过程中，如果在一定的轮数内没有观察到模型性能的明显提升，就会停止训练。这个参数确定了等待的轮数，如果超过该轮数仍没有改进，则停止训练。
imgsz：输入图像的尺寸。这个参数确定了输入图像的大小。可以指定一个整数值表示图像的边长，也可以指定宽度和高度的组合。例如640表示图像的宽度和高度均为640像素。
save：是否保存训练的检查点和预测结果。当训练过程中保存检查点时，模型的权重和训练状态会被保存下来，以便在需要时进行恢复或继续训练。预测结果也可以被保存下来以供后续分析和评估。
save_period: 保存检查点的间隔。这个参数确定了保存检查点的频率，例如设置为10表示每隔10个训练轮数保存一次检查点。如果设置为负数（如-1），则禁用保存检查点功能。
cache: 数据加载时是否使用缓存。这个参数控制是否将数据加载到缓存中，以加快训练过程中的数据读取速度。可以选择在 RAM 内存中缓存数据（True/ram）、在磁盘上缓存数据（disk）或不使用缓存（False）。
device: 训练运行的设备。该参数指定了模型训练所使用的设备，例如使用 GPU 运行可以指定为 cuda device=0，或者使用多个 GPU 运行可以指定为 device=0,1,2,3，如果没有可用的 GPU，可以指定为 device=cpu 使用 CPU 进行训练。
workers: 数据加载时的工作线程数。在数据加载过程中，可以使用多个线程并行地加载数据，以提高数据读取速度。这个参数确定了加载数据时使用的线程数，具体的最佳值取决于硬件和数据集的大小。windows系统下需设置为0，否则会报错
11.model:模型文件的路径，可以是预训练的模型权重文件（如yolov8n.pt）或模型配置文件（如yolovn.yaml）

4.2.1 命令行启动训练

运行时可能会报错pytorch的错误，请看本文最后的解决办法

yolo task=detect mode=train model=./yolov8n.pt data="data.yaml" workers=1 epochs=50 batch=16

4.2.2 代码启动训练

运行时可能会报错pytorch的错误，请看本文最后的解决办法

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")

model.train(data="yolo-bvn.yaml",workers=0,batch=16,epochs=50)

4.2.3 模型训练结果

模型训练结果会保存至runs目录下

::: tip
模型存储在weights文件夹下
best.pt：是训练出的最好的模型
last.pt：是最后面的模型，如果需要继续训练需要使用
:::

模型测试：

yolo detect predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=001.mp4 show=True

4.2.4 注意事项

其中AppData是再当前用户目录下

五、工具类

这里把模型检测封装了一个工具类

import os
from datetime import datetime

import cv2
import keyboard
import pyautogui
from ultralytics import YOLO


class Yolov8Util:
    yolo = None
    flag=True #是否可以运行

    def stop(self):
        '''
        停止运行方法，这里仅对视频和屏幕捕捉这两种方式生效
        :return:
        '''
        self.flag = False

    def __init__(self, pt_path):
        '''
        创建对象
        :param pt_path: 模型pt文件路径
        '''
        self.yolo = YOLO(pt_path, task="detect")
        # 绑定crtl+q退出检测
        keyboard.add_hotkey('ctrl+q', lambda: self.stop())

    def read_video(self, video_path, show=False,
                   detection_box_color=(0, 0, 225), text_color=(0, 0, 225), font_scale=0.5,
                   thickness=2, conf_val=0.25, save_path=None, callback=None,
                   callback_args_dict={}):
        '''
        读取视频
        :param video_path: 视频路径.可以是网络路径,如果为 video_path=0则开启设备默认摄像头
        :param conf_val:置信度
        :param detection_box_color:矩形边框的颜色，格式为 BGR。格式 (0, 0, 225)
        :param text_color:提示文字的颜色，格式为 BGR。格式 (0, 0, 225)
        :param font_scale: 字体大小
        :param thickness: 线条的粗细，如果是负数，则表示填充。
        :param show:是否展示到屏幕
        :param save_path: 结果保存文件夹路径，不指定则不保存,只有检测到目标才会保存
        :param callback: 回调函数，该回调会将计算好的 【x1,y1,x2,y2坐标与标签名和置信度、原始图片】封装为数组列表传入，回调函数必须指定另一个字典，如这样定义：def call_fun1(results,args_dict):
        :param callback_args_dict: 传入回调函数的其他参数，以字典封装
        :return:
        '''
        cap = cv2.VideoCapture(video_path)
        self.flag=True
        while self.flag:
            # 读取一帧图像
            ret, frame = cap.read()

            if not ret:
                break
            ann = frame
            results = self.yolo(source=frame, show=False, save=False, conf=conf_val)
            for result in results:
                # 终止程序
                if self.flag == False:
                    return
                result_list = []
                for item in result:
                    try:
                        # 解析检测结果
                        name = item.names[item.boxes.cls.item()]
                        conf = item.boxes.conf[0].item()
                        x1 = int(item.boxes.xyxy[0][0].item())
                        y1 = int(item.boxes.xyxy[0][1].item())
                        x2 = int(item.boxes.xyxy[0][2].item())
                        y2 = int(item.boxes.xyxy[0][3].item())
                        # 构建返回结果
                        list_item = [x1, y1, x2, y2, name, conf, ann]
                        result_list.append(list_item)
                        # 绘制检测框
                        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), detection_box_color, thickness)
                        cv2.putText(frame, f'{name} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale,
                                    text_color, thickness)

                    except IndexError as e:
                        continue
                # cv2.imshow("yolo检测结果", frame)
                if show:
                    cv2.imshow("yolo检测结果", frame)
                    cv2.waitKey(1)  # 延迟一秒 否则不显示
                # 判断是否需要保存
                if save_path is not None and len(result_list) > 0:
                    # 获取当前时间（包含微秒）
                    current_time = datetime.now()
                    milliseconds = current_time.microsecond // 1000
                    formatted_time = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S-") + f"{milliseconds:03}"
                    new_save_path = f"{save_path}\\{formatted_time}.jpg"
                    cv2.imwrite(new_save_path, frame)
                    print(f"保存检测结果到{new_save_path}")

                    # 判断是否有回调函数
                if callback is not None:
                    callback(result_list, callback_args_dict)
        # 释放摄像头并关闭窗口
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()

    def read_picture(self, img_path, show=False,
                     detection_box_color=(0, 0, 225), text_color=(0, 0, 225), font_scale=0.5,
                     thickness=2, conf_val=0.25, save_path=None, callback=None,
                     callback_args_dict={}):
        '''
        读取图片
        :param img_path: 图片路径.可以是网络路径
        :param conf_val: 置信度
        :param detection_box_color:矩形边框的颜色，格式为 BGR。格式 (0, 0, 225)
        :param text_color:提示文字的颜色，格式为 BGR。格式 (0, 0, 225)
        :param font_scale: 字体大小
        :param thickness: 线条的粗细，如果是负数，则表示填充。
        :param show:是否展示到屏幕
        :param save_path: 结果保存文件夹路径，不指定则不保存
        :param callback: 回调函数，该回调会将计算好的 【x1,y1,x2,y2坐标与标签名和置信度、原始图片】封装为数组列表传入，回调函数必须指定另一个字典，如这样定义：def call_fun1(results,args_dict):
        :param callback_args_dict: 传入回调函数的其他参数，以字典封装
        :return: [x1,y1,x2,y2,检测标签、置信度,原始图像]
        '''
        img = cv2.imread(img_path)
        results = self.yolo(source=img, show=False, save=False, conf=conf_val)
        result_list = []
        ann = img
        for result in results:
            for item in result:
                try:
                    # 解析检测结果
                    name = item.names[item.boxes.cls.item()]
                    conf = item.boxes.conf[0].item()
                    x1 = int(item.boxes.xyxy[0][0].item())
                    y1 = int(item.boxes.xyxy[0][1].item())
                    x2 = int(item.boxes.xyxy[0][2].item())
                    y2 = int(item.boxes.xyxy[0][3].item())
                    # 构建返回结果
                    list_item = [x1, y1, x2, y2, name, conf, ann]
                    result_list.append(list_item)
                    # 绘制检测框
                    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), detection_box_color, thickness)
                    cv2.putText(img, f'{name} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale,
                                text_color, thickness)
                except IndexError as e:
                    continue
            # 判断是否需要保存
            if save_path is not None and len(result_list) > 0:
                # 获取当前时间（包含微秒）
                current_time = datetime.now()
                milliseconds = current_time.microsecond // 1000
                formatted_time = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S-") + f"{milliseconds:03}"
                new_save_path = f"{save_path}\\{formatted_time}.jpg"
                cv2.imwrite(new_save_path, img)
                print(f"保存检测结果到{new_save_path}")
        if show:
            cv2.imshow("yolo检测结果", img)
        # 判断是否有回调函数
        if callback is not None:
            callback(result_list, callback_args_dict)
        return result_list

    def read_screen(self, show=False,
                    detection_box_color=(0, 0, 225), text_color=(0, 0, 225), font_scale=0.5,
                    thickness=2, conf_val=0.25, save_path=None, callback=None,
                    callback_args_dict={}):
        '''
             读取屏幕
             :param conf_val: 置信度
             :param detection_box_color:矩形边框的颜色，格式为 BGR。格式 (0, 0, 225)
             :param text_color:提示文字的颜色，格式为 BGR。格式 (0, 0, 225)
             :param font_scale: 字体大小
             :param thickness: 线条的粗细，如果是负数，则表示填充。
             :param show:是否展示到屏幕
             :param save_path: 结果保存文件夹路径，不指定则不保存
             :param callback: 回调函数，该回调会将计算好的 【x1,y1,x2,y2坐标与标签名和置信度、原始图片】封装为数组列表传入，回调函数必须指定另一个字典，如这样定义：def call_fun1(results,args_dict):
             :param callback_args_dict: 传入回调函数的其他参数，以字典封装
             :return: [x1,y1,x2,y2,检测标签、置信度,原始图像]
             '''
        self.flag = True
        while self.flag:
            # 截取屏幕图片
            im = pyautogui.screenshot()
            im.save('screen.jpg')
            img = cv2.imread("screen.jpg")
            os.remove("screen.jpg")

            results = self.yolo(source=img, show=False, save=False, conf=conf_val)
            result_list = []
            ann = img
            for result in results:
                # 终止程序
                if self.flag == False:
                    return
                for item in result:
                    try:
                        # 解析检测结果
                        name = item.names[item.boxes.cls.item()]
                        conf = item.boxes.conf[0].item()
                        x1 = int(item.boxes.xyxy[0][0].item())
                        y1 = int(item.boxes.xyxy[0][1].item())
                        x2 = int(item.boxes.xyxy[0][2].item())
                        y2 = int(item.boxes.xyxy[0][3].item())
                        # 构建返回结果
                        list_item = [x1, y1, x2, y2, name, conf, ann]
                        result_list.append(list_item)
                        # 绘制检测框
                        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), detection_box_color, thickness)
                        cv2.putText(img, f'{name} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale,
                                    text_color, thickness)
                    except IndexError as e:
                        continue
                # 判断是否需要保存
                if save_path is not None and len(result_list) > 0:
                    # 获取当前时间（包含微秒）
                    current_time = datetime.now()
                    milliseconds = current_time.microsecond // 1000
                    formatted_time = current_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S-") + f"{milliseconds:03}"
                    new_save_path = f"{save_path}\\{formatted_time}.jpg"
                    cv2.imwrite(new_save_path, img)
                    print(f"保存检测结果到{new_save_path}")
            if show:
                cv2.imshow("yolo检测结果", img)
                cv2.waitKey(1)  # 延迟一秒 否则不显示

            # 判断是否有回调函数
            if callback is not None:
                callback(result_list, callback_args_dict)


def func1(list, dict):
    print(list)
    print(dict)

六、问题处理

6.1、报错信息

“OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。Error loading…fbgemm.dll“

通过”pip show torch’’能够显示torch的版本等有关信息，但是‘import torch“却会出现错误，显示【OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。

6.2、可以先通过下载Dependencies来找到缺失的是什么dll文件

下载地址：https://github.com/lucasg/Dependencies/tree/v1.11.1

github点击下载：
下载对应版本，我得是64位的所以下载这个：
下载完成并解压，启动DependenciesGui.exe

找到报错的dll的位置（例如我的报错位置是：C:\Program Files\python312\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll），在DependenciesGui.exe中的file→open打开dll的位置），出现的问题如下:

上面的图片说明缺少libomp140.x86_64.dll，需要下载libomp140.x86_64.dll放到C:\Windows\System32中，此外，还需要将该路径添加到系统的 PATH 环境变量中，以确保系统能够找到并加载该 DLL 文件。

6.3、下载libomp140.x86_64.dll

阿里云盘https://www.alipan.com/s/yX6TUrPv6im ，提取码：82ns

- 将libomp140.x86_64.dll路径添加到系统的 PATH 环境变量中我们是将libomp140.x86_64.dll放到C:\Windows\System32中的，所以文件的路径是"C:\Windows\System32\libomp140.x86_64.dll"。 - 环境变量如何配置在这里就不再详细赘述了。在path变量中点击新建并包含libomp140.x86_64.dll路径，我这里就是C:\Windows\System32\libomp140.x86_64.dll

经过这一系列操作后，已经把缺失的libomp140.x86_64.dll文件弄好了，如果还报错可以重启电脑后，再试试看
如果还没有可以的话，可能是numpy的版本太高之类的问题，再根据提示调整一下就行。
至此yolov8就可以正常使用了