如何在Ubuntu系统上使用C++结合onnxruntime和OpenCV部署YOLOv8模型？请提供源码结构和部署步骤的概述。

想要在Ubuntu系统上部署YOLOv8模型，C++语言与onnxruntime和OpenCV的结合是一个非常合适的选择。以下是一个详细的部署步骤和源码结构概述，帮助你快速上手。

参考资源链接：[C++结合onnxruntime与Opencv部署YOLOv8模型教程](https://wenku.csdn.net/doc/29npnjrbo6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的开发环境已经安装了C++编译器和开发工具链，以及onnxruntime和OpenCV库。对于Ubuntu系统，你可以使用包管理器或从源代码编译安装这些依赖。

源码结构：
1. /src - 存放所有的C++源文件，包括模型加载、图像预处理、推理和后处理等关键模块。
2. /include - 存放头文件，提供函数声明和类定义。
3. /models - 存放模型文件，如YOLOv8的.onnx文件。
4. /data - 存放用于测试的图片或视频文件。
5. CMakeLists.txt - 用于项目构建的CMake配置文件。

部署步骤：
1. 克隆项目源码：

   git clone [源码仓库链接]
   cd Ubuntu-CPP-onnxruntime-master

2. 安装依赖项：

   sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev python3-dev libturbojpeg libtbb2
   sudo apt-get install libonnxruntime-dev
   sudo apt-get install libopencv-dev

3. 配置和构建项目：

   mkdir build && cd build
   cmake ..
   make

4. 运行程序：

   ./onnxruntime_yolov8

在运行程序之前，确保模型文件已经被正确放置在/models目录下，并且测试数据在/data目录中。

5. 验证部署：
程序运行后，系统会自动加载模型，并处理指定的测试数据。你将看到模型输出的检测结果，通常包括检测到的对象的类别和位置坐标。

通过以上步骤，你可以在Ubuntu系统上成功部署YOLOv8模型，并使用C++结合onnxruntime和OpenCV进行实时对象检测。为了更深入理解整个部署过程和源码细节，强烈建议参考《C++结合onnxruntime与Opencv部署YOLOv8模型教程》。这份资料不仅包含了完整的源码注释和结构解析，还提供了新手教程，使得整个项目的理解和复现变得非常容易。对于那些希望在课程项目、期末大作业或毕业设计中使用该技术的同学来说，这份教程也将是一个非常有价值的参考资源。

参考资源链接：[C++结合onnxruntime与Opencv部署YOLOv8模型教程](https://wenku.csdn.net/doc/29npnjrbo6?spm=1055.2569.3001.10343)