yolov8 openvino推理

使用OpenVINO对YOLOv8模型进行推理
准备工作
为了能够顺利使用OpenVINO对YOLOv8模型进行推理，需先准备好相应的软硬件环境。确保安装有兼容版本的OpenVINO工具包以及Python开发环境[^2]。
导入必要的库与模块
在开始之前，需要导入一些必需的库来加载和处理YOLOv8模型：
from ultralytics import YOLO # 来自Ultralytics官方提供的API用于操作YOLO系列模型
import cv2 # OpenCV库用来读取图像或视频帧
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加载并导出YOLOv8模型至OpenVINO格式
通过ultralytics.YOLO()函数可以轻松加载已训练好的YOLOv8模型，并将其转换成适用于OpenVINO框架的形式保存下来：
model = YOLO("path_to_your_trained_model.pt") # 替换为实际路径下的.pth文件位置
model.export(format="openvino", save_dir="./exported_models/")
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这一步骤会在指定目录下创建一个新的子文件夹存储转换后的OpenVINO IR (Intermediate Representation) 文件集[^3]。
初始化OpenVINO执行上下文
接下来要做的就是初始化一个适合于当前设备配置（CPU/GPU/其他）的最佳性能设置方案来进行异步推理调用：
#include <inference_engine.hpp>
using namespace InferenceEngine;

Core ie;
CNNNetwork network = ie.ReadNetwork("./exported_models/yolov8.xml");
ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU"); // 或者选择GPU作为目标设备
InferRequest infer_request = executable_network.CreateInferRequest();
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上述代码片段展示了如何利用C++ API构建起完整的推理管道；对于更倾向于Python编程的人来说，则可以直接跳转到下一步[^1]。
执行推理过程
一旦完成了前面所有的准备工作之后就可以正式进入核心环节—实时捕获输入数据源(比如摄像头流)，对其进行预处理后送入网络预测边界框坐标及其他属性信息最后再将结果可视化展示出来:
cap = cv2.VideoCapture(video_source)

while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()

if not ret:
break

input_tensor = preprocess(frame) # 预处理逻辑取决于具体应用场景和个人需求
results = ov_model(input_tensor)['output'] # 调用已经加载完毕的OV Model实例获取检测成果
# 这里假设返回字典形式的结果其中键名为'output'

postprocess_and_draw(results, frame) # 后端处理及绘图同样依赖个人定制化实现方式

cv2.imshow('Detection', frame)
key = cv2.waitKey(1) &amp; 0xFF
if key == ord('q'):
break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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这段伪代码描述了一个典型的循环结构，在每次迭代过程中都会从摄像机或其他媒体资源中抓取最新的一帧画面交给先前定义过的ov_model对象做进一步分析计算得出最终结论。