# 一、检测代码

可以在yolo项目代码的根目录，新建一个python文件，我这里叫做detect.py，代码的内容如下：

```bash
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':

    model = YOLO(r"yolo26n.pt")  # 填写测试模型的路径
    results = model("ultralytics/assets", save=True)  #填写测试资源的路径，可以是图片、视频、文件夹的路径


    for result in results:
        xywh = result.boxes.xywh  #中心点坐标和宽高信息 center-x, center-y, width, height
        xywhn = result.boxes.xywhn  # normalized代码由微智启软件工作室整理，转载标明出处
        xyxy = result.boxes.xyxy  # top-left-x, top-left-y, bottom-right-x, bottom-right-y
        xyxyn = result.boxes.xyxyn  # normalized
        names = [result.names[cls.item()] for cls in result.boxes.cls.int()]  #类别的名称 class name of each box
        confs = result.boxes.conf  #置信度的值 confidence score of each box
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/019166118e536228153988a824f46836.png)

# 二、修改替换检测模型

默认填写的是yolo官方的模型，检测80种类别，如果希望使用自己的模型，实现自定义检测，只需要把yolo26n.pt修改成自己模型的路径即可。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/27096fdcf19e9b1a814dc9ff3c82a207.png)

例如下图所示的best.pt模型，可以采用相对或者绝对路径：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/b13dcff969a05accb3e9ca8069f38268.png)

# 三、检测图片

1、检测图片，只需要把第一个参数，修改成图片的路径即可，其他参数可以保持不变，例如我想检测bus.jpg这个图片，那么只需要这样写就可以了。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/c26e64947d0610a2daab12ed0542c29e.png)

2、检测完毕后，底部会输出检测的路径地址，一般为runs文件夹的最后一个文件夹（每运行一次检测，就会生成一个文件夹）

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/8bf790d94ade2ef23a89305994e5d427.png)

# 四、检测视频、文件夹

检测视频，和检测图片的步骤是一致的，只需要把图片的路径，改成对应的检测资源路径即可

## 检测视频

1、例如我想检测这个person.mp4的视频，那么我只需要把它填写进去，右键运行程序就行了

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/f2d90c68e337dcc41873481235e7e57a.png)

2、然后底部就会有如下的输出，**红色框**是每一帧输出的结果，**绿色框**为当前检测帧数和总的帧数（即为检测的进度）

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/3ef881f80b60798c3239386b40b1e6a0.png)

3、如果想实时显示检测视频的结果，我们可以增加一个参数**show=True**，如下图所示

```bash
results = model(r"person.mp4", save=True,show=True)
```

4、右下角，就是弹出的实时检测的视频窗口啦。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/2813ae6af5d4a4e3023e2d179bcd45d6.png)

5、检测完毕后，在runs文件夹，依旧可以查看检测的结果视频，但是我们不能直接打开查看，因为我们现在这个是代码编辑器，它比较难支持视频的播放，会弹出右侧的弹窗

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/30cb5bee5d51dc15c2f67066fb135ece.png)

6、那么我们可以在文件夹中，使用系统的视频播放器，打开查看对应的视频结果

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/88600a9d0496c2c5ef851c2ca4a2d204.png)

## 检测文件夹

> 有时候，我们需要检测很多张图片，一张一张的输入路径地址再检测，这是非常大的工作量。这时候，我们可以直接填写文件夹的路径，它就会依次检测里面的所有图片。

1、例如我想检测左边红框的两个图片，那么我就写上它的文件夹路径（蓝色框部分）

2、运行检测后，它就会依次检测啦，底部红色框为每一张图片的检测结果进度

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/a3d3218354c5cd8d3188498bc9b64b38.png)

3、输出的结果，依旧是在runs对应的文件夹

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/73cc2f0c60c8cb88a3bfb69029c14151.png)

# 五、检测摄像头

检测摄像头，只需要把测试资源的路径，改成对应的设备序号就可以了，序号顺序从0开始，我这里只有一个摄像头，所以填写0（如果是第二个摄像头，可以填写1）。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/bbec9b4e86644d257004441a2394b3e0.png)

摄像头检测，和视频一样，它默认不会实时显示检测的画面，这时候可以添加参数，show=True来实时查看，例如：

```bash
results = model(r"0", save=True,show=True) 
```

# ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/a2bd88f902d01c4b10528bb010cf33f5.png)

# yolov8v11检测

对于yolov8和yolov11，它们的步骤也都是一样的，只需要把模型改成对应的就可以了，代码是通用的，例如我的yolov8是这样的，就模型路径改变就行了。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3898185/bdd2bd1910e58e94c8f3d8f23dc6ddba.png)

可以在yolo项目代码的根目录，新建一个python文件，我这里叫做detect.py，代码的内容如下：

yolo26如何预测识别图片|视频|摄像头|文件夹检测适用v8v11

人工智能

本文介绍YOLO系列模型检测方法，涵盖自定义模型替换、图片/视频/文件夹及摄像头检测流程。提供完整Python代码示例，支持实时显示和结果保存。适用于YOLOv8、v11及v26版本，操作简单高效，提升目标检测效率。

代码解释

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