推荐文章： yolov8-opencv-onnxruntime-cpp - 高效且易用的目标检测和实例分割框架

yolov8-opencv-onnxruntime-cppdetection and instance segmentation of yolov8,use onnxruntime and opencv项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov8-opencv-onnxruntime-cpp

项目介绍

yolov8-opencv-onnxruntime-cpp 是一个利用OpenCV-dnn和ONNXRuntime部署yolov8目标检测和实例分割模型的开源项目。它基于Ultralytics的yolov8框架，提供了快速且高效的C++实现，适配了最新的计算机视觉任务。项目不仅包含了基础的目标检测功能，还涵盖了姿态估计和不同形状的目标检测，是开发者进行实时图像处理的理想选择。

项目技术分析

本项目充分利用了OpenCV 4.7.0的dnn模块和ONNXRuntime 1.9.0的优势，实现了对yolov8模型的高效解析和运行。OpenCV-dnn能够直接加载并执行onnx模型，而ONNXRuntime则为高性能推理提供了平台。项目支持动态导入模型，并通过设置opset参数，确保模型兼容性和效率。

此外，项目还包括针对RT-DETR模型的导出和支持，这允许用户处理更复杂的场景，如实时目标检测和跟踪。项目还提供详细的更新日志，持续改进性能和用户体验。

项目及技术应用场景

yolov8-opencv-onnxruntime-cpp 可广泛应用于各种实际场景：

1. 智能安防 - 实时监控视频的目标检测和追踪。
2. 自动驾驶 - 辅助车辆识别路面上的行人、车辆和其他障碍物。
3. 工业自动化 - 在生产线上检测产品缺陷和定位物体。
4. 无人机航拍 - 实现空中目标检测和导航。
5. 增强现实应用 - 结合AR技术，提供交互式的目标信息展示。

项目特点

1. 易于集成 - 简洁明了的API设计使得项目能够轻松地与其他系统集成。
2. 跨平台支持 - 支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。
3. 高性能 - 利用OpenCV-dnn和ONNXRuntime，提供接近硬件极限的速度。
4. 灵活性 - 提供多种预训练模型，如yolov8-pose和yolov8-obb，以应对不同任务需求。
5. 持续更新 - 开发者定期发布新特性、修复已知问题，保持项目的活跃度。

项目附带的示例代码和详尽文档可以帮助开发者快速上手。借助yolov8-opencv-onnxruntime-cpp，无论是学术研究还是商业项目，都能享受到高效的深度学习模型部署体验。

想要了解更多详情或下载项目，欢迎访问项目主页，开始您的目标检测之旅吧！

注：请确保您具备OpenCV 4.7.0以上和ONNXRuntime 1.9.0以上版本，以便充分利用项目提供的功能。

yolov8-opencv-onnxruntime-cppdetection and instance segmentation of yolov8,use onnxruntime and opencv项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov8-opencv-onnxruntime-cpp