C++实现yolov10目标追踪演示：结合onnxruntime与bytetrack

在测试环境中，作者使用了opencv==4.7.0、onnxruntime==1.12.0，开发环境为vs2019，并通过cmake==3.24.3进行项目构建。相关的详细信息和操作步骤可以在博文地址***中找到。同时，作者提供了一个演示视频，可以通过链接***观看目标追踪的完整过程。本项目主要面向对计算机视觉和深度学习有兴趣的开发者，特别是那些希望在C++环境中实践目标追踪技术的开发者。" 知识点详细说明如下： 1. yolov10-onnx模型：yolov10是一种目标检测算法，通过训练得到一个模型，该模型可以识别图像中的不同目标，并为其定位。onnx（Open Neural Network Exchange）是一种开放的格式，用于表示深度学习模型，允许模型在不同的深度学习框架之间进行转换和运行。在这里，yolov10模型被转换为onnx格式，以便在多种框架上部署和使用。 2. onnxruntime：onnxruntime是由微软开发的一个高性能的机器学习推理引擎，它支持onnx模型的运行。onnxruntime优化了计算性能，能够高效地执行深度学习模型，特别适用于生产环境。使用onnxruntime可以使得开发者无需关心不同硬件平台的底层优化细节，便于快速部署模型。 3. ByteTrack：ByteTrack是目标跟踪算法之一，用于对视频流或连续帧图像中的目标进行跟踪。ByteTrack算法通常会结合目标检测器的输出（如yolov10-onnx模型的输出）来实现更加准确和鲁棒的跟踪。ByteTrack可能通过数据关联和多目标跟踪技术，来提升目标的稳定性和识别率。 4. C++源码演示：本资源提供了一个C++源码示例，该示例展示了如何将上述技术整合起来，在C++环境中实现目标追踪。源码可能包含了如何加载onnx模型，如何在onnxruntime中执行模型，以及如何应用ByteTrack算法对检测到的目标进行持续追踪。对C++有一定的了解和编程经验是使用这些源码的前提条件。 5. 测试环境和开发工具：资源中指定了测试环境和开发工具的版本，如opencv 4.7.0、onnxruntime 1.12.0、vs2019和cmake 3.24.3。这些工具和库的版本对于能否成功运行源码至关重要。开发者需要按照资源中指定的版本配置开发环境，以避免可能出现的兼容性问题。 6. 学习资源和社区支持：通过提供的博文链接，开发者可以获取到详细的操作步骤和解释，有助于理解源码的工作原理和实现方法。演示视频则允许开发者直观地了解目标追踪的实际效果，以及调整代码后预期可以达到的性能。这样的资源对于学习和应用目标追踪技术是非常有帮助的。 总结来说，本资源提供了在C++环境下实现目标追踪的完整方案，包括了必要的模型、框架、算法、源码和学习资料，适合有一定计算机视觉和深度学习基础的开发者进行学习和实践。通过本资源，开发者可以更好地理解目标检测与目标追踪技术的结合使用，并在实际项目中应用这些技术。