[python][yolov8][深度学习]将yolov8实例分割成一个类几句代码完成实例分割任务_yolov8的实例分割

作者：从前慢现在也慢 | 2024-02-21 09:28:54

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yolov8的实例分割

大家都知道,yolov8目前支持图像分类、目标检测、姿态估计、实例分割，而实例分割一般都是用命令行去预测图片，这个如果要引入pyqt5或着嵌入其他python模块有点麻烦，因此需要封装一个类去预测图像，这样我们可以轻松完成各种实例分割任务，封装好以后我们预测图片可以这么调用：

from Yolov8SegManager import *
ysm = Yolov8SegManager(weights=r'weights/yolov8s-seg.pt')
img = cv2.imread(r'images/bus.jpg')
results = ysm.inference_image(img)
result_img = ysm.draw_image2(results)
cv2.imshow('result', result_img)
cv2.waitKey(0)

可见我们只需要少量代码即可完成实例分割任务。关于yolov8实例分割细节视频介绍参考：

将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务_哔哩哔哩_bilibili这个是使用官方yolov8封装成一个类，只用几行代码就可以实现实例分割任务，十分方便，由于yolov8更新非常频繁，这个代码理论支持后面yolov8代码不用因为版本问题用不了。所以一个代码可以闯天下！, 视频播放量 146、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 1, 视频作者未来自主研究中心, 作者简介未来自主研究中心，相关视频：将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务，将yolov7封装成一个类几行代码完成语义分割任务，[课程][原创]yolov8检测封装成类调用几句代码完成目标检测任务课程导论，使用C#部署yolov7的tensorrt模型，将yolov5_obb封装成一个类几句代码完成一个旋转框目标检测任务，基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，用opencv和onnxruntime去部署yolov5-7-8，使用易语言部署yolov8的tensorrt模型，基于yolov8+bytetrack实现目标追踪视频演示，[课程][原创]yolov8训练自己的实例分割模型windows版课程导论https://www.bilibili.com/video/BV1Ka4y1A7jM/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

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