c++使用yolov8

### 如何在C++中使用YOLOv8进行目标检测 #### 环境准备 为了成功运行基于YOLOv8的目标检测程序，首先需要安装必要的依赖库并配置开发环境。通常情况下，这包括但不限于OpenCV用于图像处理和推理框架的支持（如ONNX Runtime或TensorRT）。具体步骤可以参考官方文档或其他社区资源[^1]。 #### 加载模型 YOLOv8支持多种格式的模型导出，其中ONNX是一种常见的中间表示形式，适合跨平台部署。通过将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式，可以在C++环境中轻松加载该模型。以下是加载ONNX模型的一个简单示例： ```cpp #include <onnxruntime_cxx_api.h> #include <opencv2/opencv.hpp> Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YoloV8"); Ort::SessionOptions session_options; session_options.SetIntraOpNumThreads(1); Ort::Session session(env, "yolov8.onnx", session_options); // 获取输入节点名称 const char* input_name = session.GetInputName(0, allocator); ``` 上述代码片段展示了如何初始化ONNX Runtime环境，并创建一个会话来加载预定义的`yolov8.onnx`文件。 #### 数据预处理 在执行推断前，原始图片需经过一系列标准化操作以适配网络需求。例如调整大小至固定尺寸、归一化像素值范围等。下面是一个典型的实现方式： ```cpp cv::Mat preprocess_image(const cv::Mat& image) { int target_size = 640; // 假设模型接受的是640x640分辨率 cv::Mat resized_image; cv::resize(image, resized_image, cv::Size(target_size, target_size)); // 归一化到[0, 1] resized_image.convertTo(resized_image, CV_32F, 1.0 / 255.0); return resized_image; } ``` 此函数负责将任意大小的输入图像缩放到指定宽度高度，并将其数据类型转换为浮点数以便后续计算。 #### 推理过程 完成前期准备工作之后即可调用模型预测功能。这里展示了一个基本流程，涉及构建张量对象传递给引擎以及解析返回的结果向量。 ```cpp std::vector<float> run_inference(cv::Mat processed_img) { Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault); std::array<int64_t, 4> input_shape{1, 3, 640, 640}; // NCHW layout float* img_data_ptr = (float*)processed_img.data; Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor(memory_info, img_data_ptr, processed_img.total() * sizeof(float), input_shape.data(), input_shape.size()); auto output_names = session.GetOutputNames(); std::vector<Ort::Value> outputs = session.Run({}, {input_name}, {input_tensor}, output_names); const float* raw_output = outputs[0].GetTensorMutableData<float>(); size_t num_elements = outputs[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount(); return std::vector<float>(raw_output, raw_output + num_elements); } ``` 以上部分实现了从单帧RGB矩阵到最终特征图序列化的全过程。 #### 后处理阶段 最后一步是从神经网络输出提取有用信息，比如边界框坐标、置信度分数及类别标签等等。对于标准矩形标注任务而言比较简单；然而当涉及到旋转角度估计时，则可能需要用到额外逻辑去解码方位参数[^2]^。 ---