---
comments: true
description: Descubra como usar o modo predict do YOLOv8 para diversas tarefas. Aprenda sobre diferentes fontes de inferência, como imagens, vídeos e formatos de dados.
keywords: Ultralytics, YOLOv8, modo predict, fontes de inferência, tarefas de previsão, modo de streaming, processamento de imagens, processamento de vídeo, aprendizado de máquina, IA
---
# Predição de Modelo com Ultralytics YOLO
## Introdução
No mundo do aprendizado de máquina e visão computacional, o processo de fazer sentido a partir de dados visuais é chamado de 'inferência' ou 'predição'. O Ultralytics YOLOv8 oferece um recurso poderoso conhecido como **modo predict** que é personalizado para inferência em tempo real de alto desempenho em uma ampla gama de fontes de dados.
Assista: Como Extrair as Saídas do Modelo Ultralytics YOLOv8 para Projetos Personalizados.
## Aplicações no Mundo Real
| Manufatura | Esportes | Segurança |
|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|
|  |  |  |
| Detecção de Peças de Reposição de Veículo | Detecção de Jogador de Futebol | Detecção de Queda de Pessoas |
## Por Que Usar o Ultralytics YOLO para Inferência?
Aqui está o porquê de você considerar o modo predict do YOLOv8 para suas diversas necessidades de inferência:
- **Versatilidade:** Capaz de fazer inferências em imagens, vídeos e até transmissões ao vivo.
- **Desempenho:** Projetado para processamento em tempo real e de alta velocidade sem sacrificar a precisão.
- **Facilidade de Uso:** Interfaces Python e CLI intuitivas para implantação e testes rápidos.
- **Altamente Customizável:** Várias configurações e parâmetros para ajustar o comportamento de inferência do modelo de acordo com suas necessidades específicas.
### Recursos Chave do Modo Predict
O modo predict do YOLOv8 é projetado para ser robusto e versátil, apresentando:
- **Compatibilidade com Múltiplas Fontes de Dados:** Se seus dados estão na forma de imagens individuais, uma coleção de imagens, arquivos de vídeo ou transmissões de vídeo em tempo real, o modo predict atende a todas as necessidades.
- **Modo de Streaming:** Use o recurso de streaming para gerar um gerador eficiente de memória de objetos `Results`. Ative isso definindo `stream=True` no método de chamada do preditor.
- **Processamento em Lote:** A capacidade de processar várias imagens ou quadros de vídeo em um único lote, acelerando ainda mais o tempo de inferência.
- **Integração Amigável:** Integração fácil com pipelines de dados existentes e outros componentes de software, graças à sua API flexível.
Os modelos Ultralytics YOLO retornam ou uma lista de objetos `Results` em Python, ou um gerador em Python eficiente de memória de objetos `Results` quando `stream=True` é passado para o modelo durante a inferência:
!!! Example "Predict"
=== "Retorna uma lista com `stream=False`"
```python
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo
model = YOLO('yolov8n.pt') # modelo YOLOv8n pré-treinado
# Executa a inferência em lote em uma lista de imagens
results = model(['im1.jpg', 'im2.jpg']) # retorna uma lista de objetos Results
# Processa a lista de resultados
for result in results:
boxes = result.boxes # Objeto Boxes para saídas de bbox
masks = result.masks # Objeto Masks para saídas de máscaras de segmentação
keypoints = result.keypoints # Objeto Keypoints para saídas de pose
probs = result.probs # Objeto Probs para saídas de classificação
```
=== "Retorna um gerador com `stream=True`"
```python
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo
model = YOLO('yolov8n.pt') # modelo YOLOv8n pré-treinado
# Executa a inferência em lote em uma lista de imagens
results = model(['im1.jpg', 'im2.jpg'], stream=True) # retorna um gerador de objetos Results
# Processa o gerador de resultados
for result in results:
boxes = result.boxes # Objeto Boxes para saídas de bbox
masks = result.masks # Objeto Masks para saídas de máscaras de segmentação
keypoints = result.keypoints # Objeto Keypoints para saídas de pose
probs = result.probs # Objeto Probs para saídas de classificação
```
## Fontes de Inferência
O YOLOv8 pode processar diferentes tipos de fontes de entrada para inferência, conforme mostrado na tabela abaixo. As fontes incluem imagens estáticas, transmissões de vídeo e vários formatos de dados. A tabela também indica se cada fonte pode ser usada no modo de streaming com o argumento `stream=True` ✅. O modo de streaming é benéfico para processar vídeos ou transmissões ao vivo, pois cria um gerador de resultados em vez de carregar todos os quadros na memória.
!!! Tip "Dica"
Use `stream=True` para processar vídeos longos ou grandes conjuntos de dados para gerenciar a memória de forma eficiente. Quando `stream=False`, os resultados de todos os quadros ou pontos de dados são armazenados na memória, o que pode aumentar rapidamente e causar erros de falta de memória para grandes entradas. Em contraste, `stream=True` utiliza um gerador, que mantém apenas os resultados do quadro atual ou ponto de dados na memória, reduzindo significativamente o consumo de memória e prevenindo problemas de falta dela.
| Fonte | Argumento | Tipo | Notas |
|-----------------|--------------------------------------------|-----------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| imagem | `'image.jpg'` | `str` ou `Path` | Arquivo de imagem único. |
| URL | `'https://ultralytics.com/images/bus.jpg'` | `str` | URL para uma imagem. |
| captura de tela | `'screen'` | `str` | Captura uma captura de tela. |
| PIL | `Image.open('im.jpg')` | `PIL.Image` | Formato HWC com canais RGB. |
| OpenCV | `cv2.imread('im.jpg')` | `np.ndarray` | Formato HWC com canais BGR `uint8 (0-255)`. |
| numpy | `np.zeros((640,1280,3))` | `np.ndarray` | Formato HWC com canais BGR `uint8 (0-255)`. |
| torch | `torch.zeros(16,3,320,640)` | `torch.Tensor` | Formato BCHW com canais RGB `float32 (0.0-1.0)`. |
| CSV | `'sources.csv'` | `str` ou `Path` | Arquivo CSV contendo caminhos para imagens, vídeos ou diretórios. |
| vídeo ✅ | `'video.mp4'` | `str` ou `Path` | Arquivo de vídeo em formatos como MP4, AVI, etc. |
| diretório ✅ | `'path/'` | `str` ou `Path` | Caminho para um diretório contendo imagens ou vídeos. |
| glob ✅ | `'path/*.jpg'` | `str` | Padrão glob para combinar vários arquivos. Use o caractere `*` como curinga. |
| YouTube ✅ | `'https://youtu.be/LNwODJXcvt4'` | `str` | URL para um vídeo do YouTube. |
| stream ✅ | `'rtsp://example.com/media.mp4'` | `str` | URL para protocolos de streaming como RTSP, RTMP, TCP ou um endereço IP. |
| multi-stream ✅ | `'list.streams'` | `str` ou `Path` | Arquivo de texto `*.streams` com uma URL de stream por linha, ou seja, 8 streams serão executados em lote de tamanho 8. |
Abaixo estão exemplos de código para usar cada tipo de fonte:
!!! Example "Fontes de previsão"
=== "imagem"
Executa a inferência em um arquivo de imagem.
```python
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo YOLOv8n pré-treinado
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Define o caminho para o arquivo de imagem
source = 'caminho/para/imagem.jpg'
# Executa a inferência na fonte
results = model(source) # lista de objetos Results
```
=== "captura de tela"
Executa a inferência no conteúdo atual da tela como uma captura de tela.
```python
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo YOLOv8n pré-treinado
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Define a captura de tela atual como fonte
source = 'screen'
# Executa a inferência na fonte
results = model(source) # lista de objetos Results
```
=== "URL"
Executa a inferência em uma imagem ou vídeo hospedado remotamente via URL.
```python
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo YOLOv8n pré-treinado
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Define a URL remota da imagem ou vídeo
source = 'https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
# Executa a inferência na fonte
results = model(source) # lista de objetos Results
```
=== "PIL"
Executa a inferência em uma imagem aberta com a Biblioteca de Imagens do Python (PIL).
```python
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo YOLOv8n pré-treinado
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Abre uma imagem usando PIL
source = Image.open('caminho/para/imagem.jpg')
# Executa a inferência na fonte
results = model(source) # lista de objetos Results
```
=== "OpenCV"
Executa a inferência em uma imagem lida com OpenCV.
```python
import cv2
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo YOLOv8n pré-treinado
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Lê uma imagem usando OpenCV
source = cv2.imread('caminho/para/imagem.jpg')
# Executa a inferência na fonte
results = model(source) # lista de objetos Results
```
=== "numpy"
Executa a inferência em uma imagem representada como um array numpy.
```python
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo YOLOv8n pré-treinado
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Cria um array random de numpy com forma HWC (640, 640, 3) com valores no intervalo [0, 255] e tipo uint8
source = np.random.randint(low=0, high=255, size=(640, 640, 3), dtype='uint8')
# Executa a inferência na fonte
results = model(source) # lista de objetos Results
```
=== "torch"
Executa a inferência em uma imagem representada como um tensor PyTorch.
```python
import torch
from ultralytics import YOLO
# Carrega um modelo YOLOv8n pré-treinado
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Cria um tensor random de torch com forma BCHW (1, 3, 640, 640) com valores no intervalo [0, 1] e tipo float32
source = torch.rand(1, 3, 640, 640, dtype=torch.float32)
# Executa a inferência na fonte
results = model(source) # lista de objetos Results
```
## Introdução
No mundo do aprendizado de máquina e visão computacional, o processo de fazer sentido a partir de dados visuais é chamado de 'inferência' ou 'predição'. O Ultralytics YOLOv8 oferece um recurso poderoso conhecido como **modo predict** que é personalizado para inferência em tempo real de alto desempenho em uma ampla gama de fontes de dados.