c++如何调用yolo模型

在C++中调用YOLO（You Only Look Once）模型通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先，你需要安装必要的库，如 Darknet 或 YOLOv5，它们是基于C++的YOLO实现。你可以从GitHub仓库下载源码，并按照说明进行编译。

2. **包含头文件**：在你的C++代码中，需要包含对应的YOLO头文件，例如 `include/darknet.h` 或者 `include/yolov5.h`，取决于你使用的版本。

3. **加载模型**：通过Darknet或YOLOv5提供的函数，如 `darknet::load_net_from_file()` 或 `yolov5::model.load()` 来加载预训练的YOLO模型文件（`.cfg` 和 `.weights` 文件）。

4. **前向推理**：有了模型，你可以使用 `detect_image()` 或 `predict()` 函数来进行图像检测。这些函数会接收一张图片作为输入，返回预测结果，包括框的位置和类别概率。

#include <darknet.h>
// ...

YoloNetwork* net = load_net_from_file("yolov3.cfg", "yolov3.weights");
Image* image = make_image(608, 608, RGB);

// 检测图像
vector<Rect> boxes = detect_image(net, image);

// 清理资源
destroy_image(image);
free_dnn_net(net);

5. **解析结果**：处理返回的 `boxes` 向量，其中每个元素是一个 `Rect` 对象，包含了检测到物体的边界框信息。

注意，实际的代码可能会根据你使用的具体YOLO版本有所不同，而且可能还需要处理内存管理和其他细节。如果你是在C++环境中集成YOLO模型，可能还会涉及到C++接口与Python或其他语言交互的考虑。