c++调用yolov8

你好！对于调用 YOLOv8 模型，你需要先下载并导入相应的模型权重和配置文件，然后使用相应的代码进行模型加载和预测。 首先，你需要从 YOLO 官方仓库（https://github.com/AlexeyAB/darknet）下载 YOLOv4 的代码和权重文件。将其保存到你的项目文件夹中。 接下来，你需要安装 OpenCV 和其它相关依赖库。可以使用以下命令安装： ``` pip install opencv-python ``` 然后，你可以使用以下代码加载 YOLOv4 模型并进行目标检测： ```python import cv2 net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('path/to/yolov4.cfg', 'path/to/yolov4.weights') # 如果你想使用 YOLOv4-tiny 模型，可以使用以下代码加载： # net = cv2.dnn.readNetFro

### C++ YOLOv8 关键点检测调用方法 在C++中调用YOLOv8模型进行关键点检测，通常依赖于ONNX Runtime库来加载并运行预训练的YOLOv8模型。以下是实现这一功能的核心步骤及其示例代码。 #### 加载ONNX模型 通过ONNX Runtime API加载YOLOv8的关键点检测模型文件（通常是`.onnx`格式）。这一步涉及初始化环境以及创建会话对象[^2]。 ```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(4); Ort::Session session(env, "yolov8_pose.onnx", session_options); ``` #### 数据预处理 输入数据需经过标准化和尺寸调整以匹配模型的要求。这里假设模型期望RGB图像作为输入，并将其转换为浮点数张量形式。 ```cpp cv::Mat img = cv::imread("input_image.jpg"); cv::resize(img, img, cv::Size(640, 640)); // 假设模型输入大小为640x640 img.convertTo(img, CV_32F); // 将像素值转为float类型 // 归一化到[0,1] img /= 255.0f; std::vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 640, 640}; // NCHW格式 size_t data_size = 1 * 3 * 640 * 640; // 计算总元素数量 std::vector<float> input_tensor_values(data_size); for (int i = 0; i < 640; ++i) { for (int j = 0; j < 640; ++j) { input_tensor_values[i * 640 + j] = static_cast<float>(img.at<cv::Vec3b>(i, j)[2]); // R通道 input_tensor_values[(data_size / 3) + i * 640 + j] = static_cast<float>(img.at<cv::Vec3b>(i, j)[1]); // G通道 input_tensor_values[(data_size / 3) * 2 + i * 640 + j] = static_cast<float>(img.at<cv::Vec3b>(i, j)[0]); // B通道 } } ``` #### 创建Tensor对象 将准备好的数据封装成ONNX Runtime可接受的形式。 ```cpp Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU); Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>( memory_info, input_tensor_values.data(), data_size, input_shape.data(), input_shape.size() ); ``` #### 执行推理 利用已配置的会话执行前向传播操作，获取输出结果。 ```cpp auto output_names = session.GetOutputNames(); std::vector<Ort::Value> outputs = session.Run( Ort::RunOptions{nullptr}, {"images"}, // 输入节点名称 {input_tensor}, // 输入张量列表 {output_names[0].c_str()} // 输出节点名称 ); ``` #### 后处理与解析 提取预测结果中的关键点坐标和其他相关信息。这些信息可能存储在一个多维数组中，具体结构取决于模型设计。 ```cpp const float* output_data = outputs[0].GetTensorData<float>(); int num_detections = ... ; // 根据实际输出维度计算得到 for(int det_idx=0;det_idx<num_detections;++det_idx){ int keypoint_index_offset = det_idx * NUM_KEYPOINTS_PER_DETECTION * COORDINATES_PER_KEYPOINT; std::cout << "Keypoint detections:" << std::endl; for(int kp=0;kp<NUM_KEYPOINTS_PER_DETECTION;++kp){ float x = output_data[keypoint_index_offset + kp * COORDINATES_PER_KEYPOINT]; float y = output_data[keypoint_index_offset + kp * COORDINATES_PER_KEYPOINT + 1]; std::cout << "KeyPoint["<< kp <<"] -> X:"<< x << ", Y:"<< y << std::endl; } } ``` 以上即是在C++环境下基于ONNX Runtime框架完成YOLOv8人体姿态估计的过程概述及其实现细节。