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。

在Ubuntu系统上部署YOLOv8模型时，结合onnxruntime和OpenCV是一个高效的选择。本教程将指导你完成整个过程，并提供必要的源码结构和部署步骤的概述。

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Ubuntu系统已安装C++编译器以及onnxruntime和OpenCV库。这些库可以通过包管理器或从官方资源手动安装来获取。

接下来，下载提供的《C++结合onnxruntime与Opencv部署YOLOv8模型教程》资源包。资源包中通常包含一个名为‘main.cpp’的主文件，该文件负责加载模型、处理图像输入以及调用onnxruntime会话执行推理。还包括模型文件‘yolov8.onnx’和必要的头文件。

源码结构通常如下所示：
- main.cpp: 主程序入口，负责整个流程的控制。
- model_load.cpp/h: 负责加载模型，初始化onnxruntime会话。
- preprocessing.cpp/h: 包含图像预处理逻辑，如缩放、归一化等。
- postprocessing.cpp/h: 处理模型输出，进行物体识别和定位。
- util.cpp/h: 包含辅助功能，如打印日志、计算交并比等。

部署步骤如下：
1. 解压下载的教程资源。
2. 在终端中导航至源码目录。
3. 编译源码。可以通过在源码目录下运行‘g++ main.cpp -Iinclude -lopenv...’来编译，其中‘include’是OpenCV头文件目录，‘libopencv_core...’是OpenCV库文件。
4. 运行编译后的程序。使用命令‘./a.out’来执行程序。
5. 程序将运行模型，并显示输出结果。

如果你是新手，此教程还提供了源码注释，以帮助你理解每一行代码的作用。此外，教程中可能还包含了对如何在不同的项目如毕业设计、期末大作业或课程项目中应用该模型的建议。

完成以上步骤后，你将能够在Ubuntu系统上使用C++成功部署YOLOv8模型。如果希望进一步深入学习模型部署的高级技巧，建议深入研究《C++结合onnxruntime与Opencv部署YOLOv8模型教程》中的内容，并结合更多的实际项目实践提升自己的技能。

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)