opencv yolov8 onnx

### 使用 OpenCV 和 YOLOv8 ONNX 模型进行推理 为了实现基于 OpenCV 的 YOLOv8 推理流程，可以通过加载预训练的 ONNX 模型并处理输入图像来完成目标检测任务。以下是详细的说明： #### 准备工作 在开始之前，需确保安装了必要的依赖项。例如，在 Windows 10 上使用 Anaconda 环境时，可按照以下配置设置环境[^4]: ```bash conda create -n yolov8_env python=3.8 -y pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install ultralytics==8.3.21 onnxruntime==1.16.3 opencv-python-headless ``` #### 加载 ONNX 模型 OpenCV 提供了一个简单的方法用于加载和运行 ONNX 模型。通过 `cv2.dnn.readNetFromONNX` 方法可以直接读取 YOLOv8 导出的 `.onnx` 文件。 ```python import cv2 import numpy as np # 设置模型路径 model_path = 'yolov8n.onnx' # 初始化网络 net = cv2.dnn.readNetFromONNX(model_path) ``` 上述代码片段展示了如何利用 OpenCV 来加载指定的 ONNX 模型文件[^1]。 #### 图像预处理 YOLOv8 需要特定尺寸的输入张量作为其推理数据源。通常情况下，该模型接受固定大小（如 640×640 或其他分辨率）的 RGB 数据。因此，需要对原始图像执行缩放、裁剪以及通道调整等操作。 ```python def preprocess_image(image, target_size=(640, 640)): """Preprocess an image for YOLOv8.""" resized = cv2.resize(image, target_size) blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized, scalefactor=1 / 255.0, size=target_size, swapRB=True, crop=False) return blob ``` 此函数负责将任意形状的输入图片标准化为目标神经网络所需的格式。 #### 执行前向传播 一旦完成了模型初始化与数据准备阶段，则可通过调用 DNN 模块中的方法来进行实际预测计算过程。 ```python image = cv2.imread('image.jpg') blob = preprocess_image(image) # 设定输入层名称及对应的数据 net.setInput(blob) # 运行推断得到输出特征图列表 outputs = net.forward() ``` 这里实现了完整的端到端管道——从读入一张测试照片直到获取最终的结果数组^。 #### 后处理逻辑 最后一步是从原始框架返回的概率分布矩阵解析出具体的边界框坐标位置及其类别标签信息等内容。 ```python def post_process(outputs, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5): detections = [] for output in outputs: scores = output[:, 4:] classes = np.argmax(scores, axis=-1) boxes = output[:, :4] indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes.tolist(), scores.max(-1).tolist(), conf_thres, iou_thres) if len(indices) > 0: filtered_boxes = [boxes[i].astype(int) for i in indices.flatten()] filtered_classes = [classes[i] for i in indices.flatten()] detections.extend(zip(filtered_boxes, filtered_classes)) return detections ``` 这段脚本定义了一种通用策略用来筛选掉低置信度得分的对象实例，并保留那些满足非极大抑制条件的最佳候选者集合. --- ### 总结 综上所述，借助于强大的计算机视觉库 OpenCV 结合轻量化部署友好的 ONNX Runtime 技术栈能够轻松构建起一套高效实用的目标识别解决方案体系结构。整个方案涵盖了从基础软硬件环境搭建直至具体算法实现细节等多个层面的知识要点介绍[^1][^2].