yolov8 ONNX C++部署

YOLOv8是一种先进的目标检测算法，它在实时性能方面非常出色。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源框架，用于模型转换，使得深度学习模型能够在多种计算平台之间共享。将YOLOv8模型转换成ONNX格式，然后在C++环境中部署，可以实现跨平台的应用。

以下是部署步骤：

1. **模型转换**：首先，你需要训练好的YOLOv8模型，通常是通过darknet工具链训练的。使用Darknet-to-ONNX工具将Darknet格式的权重文件(.weights)和配置文件(.cfg)转换为ONNX模型。

2. **安装依赖库**：在C++中使用ONNX的话，需要安装如onnx、onnxruntime等库支持处理ONNX模型。

3. **加载模型**：利用onnxruntime等库，在C++中读取和加载转换后的ONNX模型。

4. **前向推理**：构建输入数据，并使用ONNXRuntime进行前向推断，得到预测结果。

5. **输出处理**：解析并处理从模型中获取的检测结果，通常会包含框的位置和类别信息。