yolov8 C++部署

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8采用了Darknet框架，并使用C++进行部署。下面是YOLOv8 C++部署的介绍：

1. 安装依赖库：在进行YOLOv8 C++部署之前，需要安装一些依赖库，如OpenCV、CUDA、CUDNN等。这些库可以提供图像处理、加速计算等功能。

2. 下载YOLOv8模型：首先需要下载YOLOv8的预训练模型权重文件，可以从Darknet官方网站或GitHub上获取。

3. 将模型转换为C++可用格式：YOLOv8模型通常以Darknet的权重文件形式存在，需要将其转换为C++可用的格式，如ONNX或TensorRT。

4. 编写C++代码：使用C++编写代码，加载模型并进行目标检测。可以使用OpenCV库读取图像或视频，并将其输入到模型中进行推理。推理完成后，可以根据需要对检测结果进行后处理，如筛选、绘制边界框等。

5. 编译和构建：将编写好的C++代码进行编译和构建，生成可执行文件。可以使用CMake或Makefile等工具进行编译配置。

6. 运行部署程序：运行生成的可执行文件，输入待检测的图像或视频，即可进行目标检测。程序会输出检测结果，如目标类别、位置和置信度等信息。