加载已训练好的目标检测YOLOv8,v5,v3,v6模型，对数据集中某张图片中的object打上方框、标出类别，并将图片保存到本地

参考的教程：Python - Ultralytics YOLOv8 Docs

在与ultralytics代码同一层级下新建 predict.py

 里面写下面的内容。运行即可

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
import cv2

# 加载计划使用的模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# 加载被标注的照片
im1 = Image.open("bus.jpg")

# 完成标注并保存到本地
results = model.predict(source=[im1], save=True)  # save plotted images
# results = model.predict(source=[im1], save=True)  # save plotted images

print(results)