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：

#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 ]