在这章中将介绍目标检测推理原理，以及基于onnx模型使用Python语言进行推理。在推理原理章节中，将了解onnx模型的输入和输出，对输入的图片需要进行预处理的操作，对输出的结果需要进行后处理的操作等；在Python代码篇，将给出推理代码。

        这里注意一下的是，由于在导出onnx模型的时候，V8已经帮我们进行了解码操作，所以onnx模型结果输出和我在《YOLOv8深度剖析章节》理论篇中讲的会稍微有点不同，这里反而是更加简单。

1.YOLOv8_det推理流程

        这是目标检测网络的推理流程，包括预处理模块、推理模块（onnx)和后处理模块，下面将按照这个顺序来介绍。

1.1预处理模块

        预处理模块主要是对输入图像进行预处理，处理成标准的输入数据，包括letterBox、归一化等操作，具体可以参考对应的源码。

        这里主要介绍一下letterBox操作：(1)LetterBox的目的就是将原图的尺寸（720,1280）转换成网络输入尺寸（640,640）；(2)缩放采用的是等比例缩放方式，即找出长边将其缩放成640，然后按照长边的缩放比例（1280/640=2），同时给短边进行缩放，得到720/2=360，然后把短边补充灰边至640；(3)如图所示经过LetterBox后的图片尺寸并不