YOLOv8-Pose cpp

### YOLOv8 Pose 的 C++ 实现或使用方法 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个先进的目标检测框架，支持多种任务，包括姿态估计（Pose Estimation）。尽管官方文档主要围绕 Python API 展开，但在实际应用中，许多开发者可能希望将其集成到基于 C++ 的项目中。 #### 官方支持情况 Ultralytics 当前并未提供针对 YOLOv8 Pose 的官方 C++ SDK 或库[^1]。然而，可以通过以下方式间接实现： --- #### 方法一：通过 ONNX 推理引擎调用模型 YOLOv8 支持导出为 ONNX 格式的模型文件，这使得其可以被各种推理引擎加载并运行于 C++ 环境下。以下是具体步骤： 1. **导出 ONNX 模型** 使用 `ultralytics` 库中的命令行工具将预训练的 Pose 模型转换为 ONNX 文件： ```bash yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx opset=12 simplify=True ``` 2. **选择合适的推理引擎** 常见的选择有 TensorRT 和 OpenCV DNN 模块。TensorRT 能够显著提升性能，而 OpenCV 则更易于上手。 3. **加载模型并执行推断** 下面是一个简单的例子，展示如何利用 OpenCV 加载 ONNX 并完成推断： ```cpp #include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace dnn; int main() { Net net = readNetFromONNX("yolov8n-pose.onnx"); Mat frame = imread("test.jpg"); Mat blob = blobFromImage(frame, 1 / 255.0, Size(640, 640), Scalar(), true); net.setInput(blob); vector<Mat> outs; net.forward(outs, net.getUnconnectedOutLayersNames()); // 处理输出... return 0; } ``` 输出解析部分需要依据 YOLOv8 的设计特点来处理。例如，对于 Pose 检测，输出通常包含关键点坐标及其置信度分数[^2]。 --- #### 方法二：借助第三方开源项目 如果不想手动编写大量代码，则可考虑一些社区维护的项目。这些项目往往已经实现了对 YOLOv8 的封装和支持。例如： - **tiny-yolov8**: 这是一个轻量级的 C++ 工具包，专注于简化 YOLOv8 的部署流程[^3]。 安装和配置过程如下所示： ```bash git clone https://github.com/some-author/tiny-yolov8.git cd tiny-yolov8 mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) ``` 随后即可按照项目的 README 文档快速启动示例程序。 --- #### 关键技术细节补充 无论采用哪种方案，都需要注意以下几个方面： - 数据预处理阶段需严格匹配原始 PyTorch 版本的要求； - 对于多尺度输入的支持应仔细验证，以免影响精度； - 如果涉及 GPU 加速，请确保驱动版本兼容以及 CUDA 配置无误。 ---