c++调用yolov8模型关键点检测
时间: 2025-06-20 17:16:12 浏览: 16
### 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。
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