YOLOv8-CPP-Inference

YOLOv8-CPP-Inference是一个基于YOLOv4算法的目标检测模型的C++推理引擎。YOLOv8-CPP-Inference是由CSDN自主开发的，它可以在CPU上进行实时目标检测，具有较高的准确性和速度。

YOLOv8-CPP-Inference的主要特点包括：
1. 高效的目标检测：YOLOv8-CPP-Inference采用YOLOv4算法，能够在图像中同时检测多个目标，并给出它们的位置和类别。
2. 实时性能：YOLOv8-CPP-Inference经过优化，能够在CPU上实现实时目标检测，适用于各种嵌入式设备和普通计算机。
3. 跨平台支持：YOLOv8-CPP-Inference基于C++编写，可以在多个操作系统上运行，如Windows、Linux等。
4. 简单易用：YOLOv8-CPP-Inference提供了简洁的API接口，方便用户进行模型加载、图像输入和结果输出等操作。

相关问题

cv::findDecoder imread_('E:\桌面\yolov7\yolov7-main\inference\images\horses.jpg')

cv::findDecoder是OpenCV库中的函数，用于查找适合解码指定图像文件的解码器。imread是你自己创建的函数或者量，我无法提供关于这个函数的具体信息。

然而，根据你提供的路径，你似乎想要使用imread函数读取一张名为"horses.jpg"的图像。这个函数可以从指定的文件路径中读取图像，并将其作为OpenCV中的Mat对象返回。你可以使用以下代码来实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("E:\\桌面\\yolov7\\yolov7-main\\inference\\images\\horses.jpg");
    
    if (image.empty()) {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }
    
    // 在这里可以对图像进行进一步的处理
    
    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);
    
    return 0;
}

请确保你已正确安装并链接OpenCV库，并且路径中的文件存在。

c++ QT加载tensorrt engine文件,并实现yolov8分割

在C++中，使用Qt框架加载TensorRT Engine（.engine文件）并实现YOLOv8的实时物体检测通常需要几个步骤：

1. **安装依赖**:
- 安装QT库：确保已安装了Qt Development Environment（QDE），包含QtWidgets模块用于构建图形界面。
- 安装TensorRT：下载并安装TensorRT SDK，它包含了`trtexec`工具用于运行引擎。

2. **加载Engine**:
使用`trtexec`或TensorRT API (如`nvinfer1::IExecutionContext`)加载引擎文件。例如，你可以创建一个`std::ifstream`读取引擎文件，然后解析内容加载到一个`nvinfer1::IRuntime`实例上。

#include <nvinfer1/inference_engine.h>
// ...
std::ifstream engineFile("path_to_your_engine_file.engine");
// 加载引擎
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(nvinfer1::ILogger::get());
nvinfer1::IBuilder* builder = runtime->createBuilder();
builder->setMaxBatchSize(batchSize);
const char* serializedEngine;
engineFile.seekg(0, std::ios::end);
size_t length = engineFile.tellg();
engineFile.seekg(0, std::ios::beg);
serializedEngine = new char[length];
engineFile.read(serializedEngine, length);
builder->buildSerializedNetwork(serializedEngine, length, network);

3. **创建执行上下文和输入输出**:
创建`nvinfer1::ILayer*`对象，找到网络入口层（通常是Input Layer）和出口层（Output Layer），然后构造执行上下文（`nvinfer1::IExecutionContext`）。

4. **执行推理**:
使用`execute`方法将输入数据推送给引擎，并接收输出结果。对于YOLOv8这样的模型，你需要准备合适尺寸的输入图像，并将其转换成TensorRT所需的格式。

// 假设inputBlob和outputBlob分别是输入和输出的缓冲区
auto stream = runtime->enqueue(network, {inputBlob}, {outputBlob});
if (stream.get() == cudaErrorSuccess) {
    // 输出处理，例如解码YOLOv8的结果
}
else {
    // 处理错误
}

5. **释放资源**:
记得关闭`ifstream`，删除`serializedEngine`，以及从`runtime`和`network`中删除所有分配的对象。