结合Swoole和YOLOv8需要进行以下步骤：

1. 首先，确保已经安装了Swoole扩展和YOLOv8模型，以及相关的依赖项。

2. 在你的Swoole项目中，创建一个HTTP服务器或WebSocket服务器，用于接收图像请求并返回检测结果。

3. 当收到图像请求时，将图像保存到服务器的临时目录，并记录图像的文件路径。

4. 使用YOLOv8模型加载预训练权重和配置文件，创建一个目标检测的实例对象。

5. 使用图像路径加载图像数据，并将其输入到YOLOv8模型中进行目标检测。

6. 获取检测结果，可以是目标类别、边界框坐标等信息。

7. 根据需要，可以将检测结果格式化为JSON或其他合适的数据格式。

8. 将检测结果作为响应发送给客户端。

以下是一个示例代码，展示了如何在Swoole中使用YOLOv8进行目标检测：

<?php
use Swoole\Http\Request;
use Swoole\Http\Response;

// 创建HTTP服务器
$http = new Swoole\Http\Server("127.0.0.1", 9501);

// 处理请求
$http->on("request", function (Request $request, Response $response) {
    // 获取上传的图像文件
    $imageFile = $request->files['image'];
    $tempPath = '/path/to/temp/image.jpg'; // 临时保存图像的路径
    $imageFile->moveTo($tempPath);

    // 加载YOLOv8模型
    $modelPath = '/path/to/yolov8';
    $modelConfig = "{$modelPath}/yolov8.cfg";
    $modelWeights = "{$modelPath}/yolov8.weights";
    $modelLabels = "{$modelPath}/coco.names";

    // 运行YOLOv8模型进行目标检测
    $command = "{$modelPath}/darknet detect {$modelConfig} {$modelWeights} {$tempPath} -thresh 0.5";
    $output = shell_exec($command);

    // 解析检测结果
    $detections = explode("\n", $output);
    // TODO: 对检测结果进行处理，提取目标类别和边界框信息等

    // 格式化检测结果为JSON
    $result = json_encode(['detections' => $detections]);

    // 设置响应头和内容
    $response->header("Content-Type", "application/json");
    $response->end($result);
});

// 启动服务器
$http->start();

请注意，上述代码仅提供了一个基本的示例，实际应用中可能还需要对图像进行预处理、后处理，以及对模型进行优化和调参等。具体的实现方式还需要根据你的项目需求和YOLOv8模型的具体训练方式进行调整。

此外，为了实现更高并发的目标检测，你还可以考虑使用Swoole的协程能力和异步IO特性，以提升检测性能和响应速度。

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