YOLOV8使用opencv+onnxruntime实现推理的代码

YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于目标检测领域的深度学习模型，YOLOV8是YOLO系列的最新版本，旨在提高目标检测的速度和精度。本项目将介绍如何使用OpenCV和ONNXRuntime来实现YOLOV8模型的推理过程。OpenCV是一个开源计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的函数；而ONNXRuntime则是一个高性能的运行时环境，支持多种机器学习框架导出的ONNX模型。我们需要确保已经安装了OpenCV和ONNXRuntime库。OpenCV用于图像预处理和后处理，ONNXRuntime则负责加载YOLOV8的ONNX模型并执行推理任务。在C++环境中，可以通过以下命令安装： ```bash # For OpenCV sudo apt-get install libopencv-dev # For ONNXRuntime pip install onnxruntime ```接下来，我们详细讨论YOLOV8模型。YOLOV8在设计上进行了优化，包括更高效的网络架构、更小的模型尺寸以及更快的推理速度。模型通常由多个卷积层、池化层和激活函数组成，通过训练数据进行学习，能够识别图像中的不同对象。在代码实现过程中，首先需要加载ONNX模型。ONNXRuntime提供了`OrtSession`接口，用于创建和初始化一个会话实例，该实例可以执行模型的推理： ```cpp Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXRuntime"); Ort::SessionOptions session_options; Ort::Session session(env, model_path, session_options); ```然后，我们需要对输入图像进行预处理。这通常包括调整图像大小、归一化像素值、以及可能的色彩空间转换。OpenCV的`resize`、`cvtColor`和`normalize`函数可以帮助我们完成这些步骤： ```cpp cv::Mat image = cv::imread(image_path); cv::resize(image, input_shape); cv::cvtColor(image, cv::COLOR_BGR2RGB); cv::normalize(image, 0, 1, cv::NORM_MINMAX); ```接下来，我们将预处理后的图像数据转化为ONNXRuntime所需的输入格式，并执行推理： ```cpp std::vector inputs; inputs.push_back(Ort::Value::CreateTensor(input_data.data(), input_shape.size())); std::vector outputs; session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), inputs.size(), output_names.data(), &outputs); ```我们需要从ONNXRuntime的输出中解析出目标检测的结果，包括每个检测框的坐标、置信度和类别信息。这通常涉及到非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）算法，以消除重叠的检测框。OpenCV提供了一个内置的`dnn::NMSBoxes`函数，可以方便地进行NMS操作： ```cpp std::vector indices; cv::dnn::NMSBoxes(bboxes, confidences, threshold, nms_threshold, indices); ```在得到筛选后的检测结果后，我们可以使用OpenCV在原始图像上绘制出检测框和类别标签： ```cpp for (int i : indices) { cv::rectangle(image, bboxes[i], cv::Scalar(0, 255, 0), 2); cv::putText(image, class_labels[best_classes[i]], ...); } cv::imshow("Detected Objects", image); cv::waitKey(); ```通过以上步骤，我们成功地使用OpenCV和ONNXRuntime实现了YOLOV8模型的推理。这个过程不仅可以应用于实时目标检测，还可以在其他计算机视觉任务中发挥重要作用，如视频分析、无人机监控等。注意，为了优化性能，可以考虑使用多线程或者GPU加速推理。在实际应用中，根据硬件资源和需求调整模型参数和阈值，以达到最佳效果。