yolo8实现目标检测

✅步骤一：安装 PyTorch（M1 专用）

# 推荐使用官方 MPS 后端（Apple Metal 加速）

pip install torch torchvision torchaudio

确认是否使用了 Apple MPS：

import torch 
print(torch.backends.mps.is_available())

# True 表示支持

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✅ 步骤二：安装 OpenCV（预编译版）

pip install opencv-python==4.8.0.76 

如仍失败，可以降级到更稳定的版本：

pip install opencv-python==4.6.0.66 

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✅ 步骤三：安装 Ultralytics（YOLOv8）

这个会去依赖opencv

pip install ultralytics --no-binary opencv-python

或者，使用无依赖模式（跳过 OpenCV 的再次依赖）：

pip install ultralytics --no-deps 

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✅ 步骤四：验证安装

yolo version 

如果输出了版本号（如 Ultralytics YOLOv8.1.26 等）说明一切正常。

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✅ 测试 YOLOv8 是否能跑起来

你可以运行一个简单的预测命令测试模型：

yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

这会下载一个图片并进行目标检测，自动弹出预测窗口（或保存预测图像）。