c++ opencv4.5.7调用yolov8

在使用OpenCV 4.5.7调用Yolov8时，需要进行以下步骤：

1. 首先，确保已经安装了OpenCV 4.5.7版本，并能够正常运行。
2. 然后，下载Yolov8的模型文件和权重文件。可以在Yolov8的官方网站或GitHub页面上找到这些文件。
3.将模型文件和权重文件加载到OpenCV中。使用cv::dnn::readNetFromDarknet函数来加载模型文件和权重文件。例如：
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet(modelConfig, modelWeights);
这将返回一个表示Yolov8模型的网络对象。

4.接下来，读取图像或视频文件，并将其转换为适合输入Yolov8模型的格式。可以使用cv::imread函数读取图像文件，或者使用cv::VideoCapture函数读取视频文件。

5.将转换后的图像传递给Yolov8模型，并获取检测结果。使用cv::dnn::blobFromImage函数将图像转换为网络可以接受的格式，并使用net.forward函数进行推理。例如：
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0 / 255.0, cv::Size(416, 416), cv::Scalar(), true, false);
net.setInput(blob);
cv::Mat detectionMat = net.forward();

6.解析检测结果，并绘制边界框和类别标签。遍历检测结果中的每个对象，提取其边界框坐标和类别得分，并使用cv::rectangle和cv::putText函数在图像上绘制边界框和标签。

7.最后，显示带有边界框和标签的图像。使用cv::imshow函数显示处理后的图像，并使用cv::waitKey函数等待用户按下键盘以关闭窗口。

以上就是使用OpenCV 4.5.7调用Yolov8的大致步骤。需要根据具体的应用场景和需求进行适当的调整和优化。