c++ yolov8

YOLOv8是一种目标检测算法，而YOLOv8-Seg是在YOLOv8的基础上进行了改进，实现了实例分割的功能。使用OpenVINO C API可以开发YOLOv8-Seg实例分割模型的AI推理程序。[1][2]如果你想学习如何使用OpenVINO C API开发YOLOv8-Seg实例分割模型的AI推理程序，你可以参考一篇文章，其中提供了一个简单的C代码示例，并介绍了开发环境的配置。你可以通过克隆代码仓库来获取示例代码。[1][2][3]

相关问题

C++ yolov8

C YOLOv8是指使用C语言编写的YOLOv8算法的实现。YOLOv8是一个目标检测算法，可以同时检测图像中的多个目标，并给出它们的位置和类别。引用中提到了使用OpenVINO C API开发YOLOv8-Seg实例分割模型的AI推理程序。这个程序可以在Windows Visual Studio Community 2022的开发环境中进行配置和开发。引用中提到使用OpenVINO C API实现的YOLOv8-Seg模型推理程序在英特尔独立显卡A770m上具有较好的推理计算性能。此外，引用中还提到了一个GitHub项目，该项目使用了ONNX Runtime和OpenCV来实现YOLOv8的检测和实例分割功能。综上所述，C YOLOv8是一个基于C语言实现的YOLOv8算法的版本，可以用于目标检测和实例分割任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [用OpenVINO C++ API编写YOLOv8-Seg实例分割模型推理程序](https://blog.csdn.net/gc5r8w07u/article/details/131303130)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

c++ yolov8 推理

暂时没有 YOLOv8 这个版本，YOLO目前最新的版本是 YOLOv5。以下是在C++中使用YOLOv5进行推理的示例代码：

1. 加载模型：

#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov5.cfg", "yolov5.weights");

2. 图像预处理：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::dnn::blobFromImage(image, inputBlob, 1 / 255.0, cv::Size(640, 640), cv::Scalar(), true, false, CV_32F);
net.setInput(inputBlob);

3. 执行推理：

std::vector<cv::Mat> detections;
net.forward(detections, net.getUnconnectedOutLayersNames());

4. 解析结果：

float confidenceThreshold = 0.5;
std::vector<int> classIds;
std::vector<float> confidences;
std::vector<cv::Rect> boxes;
for (auto& output : detections) {
    auto* data = (float*)output.data;
    for (int i = 0; i < output.rows; ++i, data += output.cols) {
        cv::Mat scores = output.row(i).colRange(5, output.cols);
        cv::Point classIdPoint;
        double confidence;
        cv::minMaxLoc(scores, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);
        if (confidence > confidenceThreshold) {
            int centerX = (int)(data[0] * image.cols);
            int centerY = (int)(data[1] * image.rows);
            int width = (int)(data[2] * image.cols);
            int height = (int)(data[3] * image.rows);
            int left = centerX - width / 2;
            int top = centerY - height / 2;
            classIds.push_back(classIdPoint.x);
            confidences.push_back((float)confidence);
            boxes.emplace_back(left, top, width, height);
        }
    }
}

以上是使用YOLOv5进行推理的示例代码，其中推理结果包括检测到的物体的类别、置信度和边界框。可以根据需要对推理结果进行后处理，例如NMS抑制等操作。