YOLOv8-OpenCV-ONNXRuntime C++ 项目教程

最新推荐文章于 2025-03-31 21:01:04 发布

梅颖庚Sheridan

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YOLOv8-OpenCV-ONNXRuntime C++ 项目教程

yolov8-opencv-onnxruntime-cppdetection and instance segmentation of yolov8,use onnxruntime and opencv项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov8-opencv-onnxruntime-cpp

项目介绍

YOLOv8-OpenCV-ONNXRuntime C++ 项目是一个基于C++实现的实时目标检测解决方案。该项目整合了Yolov8模型、OpenCV和ONNXRuntime库，为开发者提供了一个高效且易于部署的工具。Yolov8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本，以其速度快、效果好而闻名。通过将Yolov8模型转换为ONNX格式，并利用ONNXRuntime作为推理引擎，该项目在C++环境中实现了高效的计算性能。同时，集成了OpenCV库，用于图像处理和视频分析，简化了图像数据的读取、预处理和结果可视化流程。

项目快速启动

环境要求

OpenCV >= 4.7.0
ONNXRuntime

安装步骤

克隆项目仓库

git clone https://github.com/UNeedCryDear/yolov8-opencv-onnxruntime-cpp.git
cd yolov8-opencv-onnxruntime-cpp

编译项目
```
mkdir build
cd build
cmake ..
make
```
运行示例
```
./yolov8_seg_onnx
```

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用该项目进行目标检测：

#include "yolov8_seg_onnx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 加载模型
    YOLOv8SegOnnx detector("path/to/yolov8_seg.onnx");

    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("path/to/image.jpg");

    // 进行目标检测
    std::vector<Detection> detections = detector.detect(image);

    // 绘制结果
    for (const auto& detection : detections) {
        cv::rectangle(image, detection.bbox, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        cv::putText(image, detection.class_name, cv::Point(detection.bbox.x, detection.bbox.y - 5), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Result", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}