opencv yolov8模型推理

以下是基于Java+OpenCV实现yolov8模型推理的步骤：

1.首先，你需要下载并解压缩yolov8模型的权重文件和配置文件。

2.接下来，你需要使用OpenCV加载模型并进行推理。你使用以下代码片段：

// 加载模型和配置文件
String modelConfiguration = "path/to/model/config/file";
String modelWeights = "path/to/model/weights/file";
Net net = Dnn.readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights);

// 加载图像
Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image/file");

// 对图像进行预处理
Mat blob = Dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, new Size(416, 416), new Scalar(0, 0, 0), true, false);

// 将blob输入到网络中进行推理
net.setInput(blob);
List<Mat> outputs = new ArrayList<>();
net.forward(outputs, getOutputNames(net));

// 处理输出结果
// outputs.get(0)包含了检测到的物体的类别、置信度和位置信息
// 可以使用以下代码获取输出结果
Mat detectionMat = outputs.get(0);
int cols = detectionMat.cols();
int rows = detectionMat.rows();
for (int i = 0; i < rows; i++) {
    double[] data = detectionMat.row(i).clone();
    int classId = (int) data[1];
    double confidence = data[2];
    if (confidence > CONF_THRESHOLD) {
        // 处理检测到的物体
    }
}

其中，`path/to/model/config/file`和`path/to/model/weights/file`分别是yolov8模型的配置文件和权重文件的路径，`path/to/image/file`是待检测的图像的路径，`CONF_THRESHOLD`是置信度的阈值，可以根据需要进行调整。

3.最后，你可以根据需要对检测到的物体进行处理，例如绘制边界框、标签等。