YOLOV8 c++

### YOLOv8 C++ 实现使用教程

#### 1. 环境准备
为了成功部署YOLOv8模型，在C++环境中需要先准备好必要的开发工具和库。确保安装了OpenVINO SDK以及配置好编译器环境，例如通过命令`cmake .. -DCMAKE_C_COMPILER=gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ -G "Unix Makefiles"`来设置GCC作为默认编译器[^4]。

#### 2. 获取YOLOv8 OpenVINO C++ 示例代码
可以从指定的GitCode仓库获取基于OpenVINO C++ API实现的YOLOv8推理样例程序[yolov8_openvino_cpp](https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov8_openvino_cpp)，该资源提供了完整的源码供开发者参考学习[^1]。

#### 3. 替换自定义模型引擎
对于已经在其他平台训练好的YOLOv8模型（如DET, POSE），可以直接将其转换后的IR格式或其他兼容格式替换进现有框架中的相应位置，从而快速集成到自己的应用当中[^3]。

#### 4. 编写并运行测试代码
下面给出一段简单的YOLOv8对象检测功能调用实例：

#include <inference_engine.hpp>
// ... (other necessary includes)

int main() {
    // 初始化InferEngine核心组件
    InferenceEngine::Core ie;

    // 加载网络结构与权重文件路径
    std::string model_xml = "./models/yolov8.xml";
    std::string weights_bin = "./models/yolov8.bin";

    // 读取网络描述符
    CNNNetwork network = ie.ReadNetwork(model_xml, weights_bin);

    // 设置执行设备为CPU/GPU等
    ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU");

    // 创建推断请求句柄
    InferRequest infer_request = executable_network.CreateInferRequest();

    // 准备输入数据...
    
    // 执行前向传播计算过程
    infer_request.Infer();
    
    // 处理输出结果...

    return 0;
}

此段代码展示了如何利用OpenVINO加载预训练的YOLOv8模型，并完成一次基本的对象识别操作流程。