ubuntu 配置 yolov8 c++

要在Ubuntu上配置Yolov8 C++，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装OpenCV：Yolov8依赖于OpenCV库，因此首先需要安装OpenCV。可以使用以下命令在Ubuntu上安装OpenCV：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install libopencv-dev

2. 下载Yolov8源代码：您可以从GitHub上下载Yolov8的源代码。可以使用以下命令克隆Yolov8的GitHub存储库：

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

3. 编译Yolov8：进入下载的darknet目录，并执行以下命令编译Yolov8：

   cd darknet
   make

4. 下载预训练权重文件：Yolov8需要使用预训练的权重文件进行目标检测。您可以从Yolov8的GitHub存储库中下载权重文件，并将其放置在darknet目录下。

5. 运行Yolov8：编译成功后，您可以使用以下命令运行Yolov8进行目标检测：

   ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <image_path>

其中，`<image_path>`是要进行目标检测的图像路径。

这样，您就可以在Ubuntu上配置和运行Yolov8 C++了。

相关问题

ubuntu安装yolov8

要在Ubuntu上安装YOLOv8，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要在GitHub上下载YOLOv8的源代码。您可以在ultralytics的GitHub页面找到它。 下载解压缩后，您将获得YOLOv8的代码。

2. 安装ONNX Runtime。您可以从Microsoft的GitHub页面下载ONNX Runtime的发行版，并选择与您的环境相匹配的版本。 解压缩下载的文件，并将其中的include文件夹和lib文件夹复制到您的项目中。

3. 在您的项目中，您需要添加YOLOv8的头文件和源文件。将yolov8_onnx.h、yolov8_utils.h、yolov8_onnx.cpp和yolov8_utils.cpp这四个文件复制到您的项目中的相应文件夹中。确保路径与引用中提到的路径一致。

4. 在您的CMakeLists文件中，您需要配置ONNX Runtime的路径。使用set命令将ONNXRUNTIME_INCLUDE_DIRS设置为ONNX Runtime的include文件夹的路径，将ONNXRUNTIME_LIBS设置为ONNX Runtime的lib文件夹中的库文件的路径。确保路径与引用中提到的路径一致。

完成以上步骤后，您就可以在Ubuntu上成功安装YOLOv8了。请注意，您可能还需要安装其他依赖项和配置您的项目以适应您的环境。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ubuntu20.04下在VSCode中使用c++ onnxruntime部署yolov8模型](https://blog.csdn.net/weixin_43850132/article/details/131647636)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于ubuntu虚拟系统下的YOLOv8模型训练部署](https://blog.csdn.net/m0_62926374/article/details/129642576)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

如何在Ubuntu系统中使用C++和OnnxRuntime来部署YOLOv8模型？

要在Ubuntu系统上使用C++和ONNX Runtime部署YOLOv8模型，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装必要的依赖**:
- 首先，确保你的Ubuntu系统已经安装了C++和基本的开发工具包。运行 `sudo apt-get install build-essential cmake git`。
- 安装ONNX Runtime。访问ONNX Runtime GitHub页面 (https://github.com/onnx/onnxruntime) 下载源码，然后通过`cmake` 和 `make` 来构建它。例如：

     git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime.git
     cd onnxruntime
     mkdir build
     cd build
     cmake ..
     make -j$(nproc)
     sudo make install

2. **下载和准备YOLOv8模型**:
- 从Yolov4官方GitHub仓库获取YOLOv8模型（https://github.com/AlexeyAB/darknet）。注意选择适合的版本并解压。
- 将YOLOv8模型转换成ONNX格式，通常你可以使用Darknet本身将`.weights` 文件转换，如`darknet2onnx` 工具。

3. **加载模型到ONNX Runtime**:
使用ONNX Runtime的API，读取并加载转换后的ONNX模型文件。示例代码片段如下：

   #include <onnxruntime/ort_inference.h>
   // ...
   Ort::Env env;
   std::ifstream model_file("yolov8.onnx");
   const char* model_data = new char[model_file.tellg()];
   model_file.read(model_data, model_file.tellg());
   OrtSession ort_session(env, model_data, model_data + model_file.tellg(), nullptr);
   delete[] model_data;

4. **编写推理代码**:
编写C++代码来处理输入数据，调用ORT Session进行推理，并解析输出结果。YOLOv8的输出需要进一步处理才能得到目标检测的结果。

5. **测试和优化性能**:
测试你的程序，确保模型能够正常工作。如果需要，可以调整模型的输入尺寸、批大小等参数来优化性能。

6. **注意事项**:
- YOLOv8模型可能会有自定义层，确保ONNX Runtime支持它们或者提供相应的插件。
- 如果遇到跨平台兼容性问题，检查模型是否经过正确地量化或对ONNX Runtime做了适当的配置。