C++源码实现基于ONNXRuntime和OpenCV的YOLOv8目标检测与分割

资源摘要信息: "基于onnxruntime+opencv部署yolov8的onnx模型支持检测分割旋转框C++源码+使用说明.zip" 本压缩包内容主要包括了以下几部分的关键知识点和技术细节： 1. ONNXruntime与C++的集成：ONNXruntime是一个开源的机器学习推理引擎，用于在不同的平台上加速深度学习模型。它由微软提供，可以作为服务端推理引擎，也可以作为边缘设备上的轻量级推理引擎。集成ONNXruntime到C++程序中，需要了解如何加载ONNX模型文件，如何配置环境变量，以及如何在C++中调用ONNXruntime的API进行模型的加载、预处理、推理和后处理等操作。 2. OpenCV库使用：OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了众多的图像处理、视频处理和计算机视觉的函数和接口。本资源将涉及如何在C++中使用OpenCV进行图像的读取、显示、保存、变换等操作。特别是在处理YOLOv8检测和分割旋转框时，OpenCV提供了很多有用的工具函数来帮助实现这一目标。 3. YOLOv8模型介绍：YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，YOLOv8是该系列算法的最新版本。YOLOv8不仅在检测速度和准确度上进行了优化，还支持目标检测、实例分割和多框旋转。本资源将介绍如何使用C++实现YOLOv8模型的加载和推理，并解释如何处理模型输出的数据，包括边界框、置信度、类别概率等信息。 4. 模型的转换和部署：YOLOv8模型通常以ONNX格式提供，这意味着在部署前需要确保模型能够从训练环境转换到推理环境。这涉及到模型转换的知识，比如使用onnx转换工具将模型从PyTorch或其他训练框架转换到ONNX格式，以及如何在C++中加载和处理ONNX模型。 5. 检测、分割和旋转框处理：资源中不仅包含了如何在C++中实现目标检测的功能，还将涉及实例分割，即对检测到的对象进行像素级的划分，和处理旋转框，即模型输出的不仅仅是矩形框还包括旋转角度信息。在技术实现方面，资源会提供必要的代码实现和算法逻辑，帮助理解并应用到实际项目中。 6. 使用说明文档：为了让用户更好地理解如何使用本压缩包中的C++源码和模型，将包含一份详细的使用说明文档。文档会介绍如何配置开发环境，如何编译和运行项目，以及如何使用模型进行检测和分割等操作。这将对初学者和非专业开发者非常友好。 本资源的标签包括“源码”、“毕业设计”、“课程设计”和“计算机软件”，表明它可以用于学术项目、课程作业，或者作为一个计算机视觉软件项目的起点。由于涉及到深度学习、机器学习和计算机视觉等多个领域，开发者需要具备一定的前置知识和编程能力。 总结来说，本资源是专门为那些想要在C++项目中部署YOLOv8模型，并且使用ONNXruntime和OpenCV库进行目标检测、实例分割和旋转框识别的开发者设计的。它不仅提供了基础的代码实现，还包含了详细的使用说明和背景知识，是进行深度学习模型推理和计算机视觉应用开发的宝贵资源。