用YOLOv8+OpenCV 5分钟跑通目标检测自动化：安装两行、加载模型一行、检测一行；支持文件夹监控、截屏分析、批量视频帧处理及结果导出；通过置信度过滤、类别限制、区域裁剪和帧间去重提升实用性。
想用Python快速写自动化脚本做目标检测？不用从头训练模型，也不必啃论文——关键是选对工具、理清流程、避开常见坑。
YOLOv5、YOLOv8 或 Ultralytics 提供的预训练模型，配合 OpenCV 的图像读写和绘制功能，就能完成端到端检测。不需要GPU也能跑通（CPU稍慢但够用）。
不是只跑一张图，而是让脚本持续处理：监控文件夹、定时截图、批量分析视频帧、自动保存带框图或结构化结果。
多数自动化场景不追求99%精度，而要稳定、快、好改。优先调参和过滤，而不是换模型。
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基本上就这些。不复杂但容易忽略——重点是把检测嵌进你的工作流里，而不是让它变成新负担。
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