yolov8 C++
时间: 2023-10-29 13:06:46 浏览: 76
yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法,它是yolov3的改进版本。yolov8 C++是使用C++语言实现的yolov8算法,主要使用了OpenCV和onnxruntime_cxx_api库。在使用yolov8 C++进行目标检测时,可以通过调用predictImg函数对单张图片进行检测,也可以通过调用predictVid函数对视频进行检测。此外,yolov8 C++还提供了一些辅助函数,如readClassNames函数用于读取类别名称,colorInit函数用于初始化颜色等。
相关问题
yolov8 c++
yolov8是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型。它可以通过使用C++编程语言来实现。下面是一个示例代码,展示了如何使用yolov8模型进行图像特征识别:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <math.h>
#include "yolov8_onnx.h"
#include <time.h>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;
int main() {
string img_path = "./data/image/11.jpeg";
string detect_model_path = "yolov8n.onnx";
Mat img = imread(img_path);
Yolov8Onnx task_detect_onnx;
yolov8_onnx(task_detect_onnx, img, detect_model_path);
return 0;
}
```
这段代码使用了OpenCV库和yolov8_onnx.h头文件,通过加载yolov8模型和输入图像,实现了对图像的目标检测。你可以根据自己的需求修改图像路径和模型路径。更多关于yolov8的信息和代码示例可以在GitHub上找到,例如UNeedCryDear的yolov8-opencv-onnxruntime-cpp项目\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [C++/Yolov8人体特征识别 广场室内 人数统计](https://blog.csdn.net/alicema1111/article/details/129986745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [2023.01更新 c++下面部署yolov8检测和实例分割模型(七)](https://blog.csdn.net/qq_34124780/article/details/128800661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
yolov8 C++部署
YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。YOLOv8采用了Darknet框架,并使用C++进行部署。下面是YOLOv8 C++部署的介绍:
1. 安装依赖库:在进行YOLOv8 C++部署之前,需要安装一些依赖库,如OpenCV、CUDA、CUDNN等。这些库可以提供图像处理、加速计算等功能。
2. 下载YOLOv8模型:首先需要下载YOLOv8的预训练模型权重文件,可以从Darknet官方网站或GitHub上获取。
3. 将模型转换为C++可用格式:YOLOv8模型通常以Darknet的权重文件形式存在,需要将其转换为C++可用的格式,如ONNX或TensorRT。
4. 编写C++代码:使用C++编写代码,加载模型并进行目标检测。可以使用OpenCV库读取图像或视频,并将其输入到模型中进行推理。推理完成后,可以根据需要对检测结果进行后处理,如筛选、绘制边界框等。
5. 编译和构建:将编写好的C++代码进行编译和构建,生成可执行文件。可以使用CMake或Makefile等工具进行编译配置。
6. 运行部署程序:运行生成的可执行文件,输入待检测的图像或视频,即可进行目标检测。程序会输出检测结果,如目标类别、位置和置信度等信息。