【快速推理】OpenCV三行代码部署YOLOv8全系模型_opencv yolov8

学习《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书，学会本文所有技能就这么简单！
做真正的OpenCV开发者，从入门到入职，一步到位！

YOLOv8全系模型推理支持

大家好，OpenCV实验大师最新C++ SDK已经支持全系YOLOv8模型推理，基于OpenCV实现，支持CPU与GPU推理。支持对象检测、实例分割、姿态评估、旋转对象检测，模型部署推理，简单易容，只要三行代码即可调用，实现YOLOv8模型的C++ 推理部署，支持多种系统包括乌班图、Jetson、Win10与Win11上运行。

SDK效果演示

YOLOv8对象检测

YOLOv8对象检测C++ 调用代码示例

std::shared_ptr<YOLOv8Detector> detector(new YOLOv8Detector());
detector->initConfig("D:/python/my_yolov8_train_demo/yolov8n.onnx", 0.25, 640,640, false);
detector->detect(image, results)
1
2
3

YOLOv8实例分割

YOLOv8实例分割 C++ 调用代码示例：

std::shared_ptr<YOLOv8SegDetector> detector(new YOLOv8SegDetector());
detector->initConfig("D:/python/my_yolov8_train_demo/yolov8n.onnx", 0.4, 0.25f);
cv::VideoCapture capture("D:/bird_test/Pexels_Videos_2670.mp4");
cv::Mat frame;
std::vector<DetectResult> results;
while (true) {
    bool ret = capture.read(frame);
    if (frame.empty()) {
        break;
    }
    detector->detect(frame, results);
    for (DetectResult dr : results) {
        cv::Rect box = dr.box;
        cv::putText(frame, classNames[dr.classId], cv::Point(box.tl().x, box.tl().y - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, .5, cv::Scalar(0, 0, 0));
    }
    cv::imshow("YOLOv8 实例分割 + OpenCV", frame);
    char c = cv::waitKey(1);
    if (c == 27) { // ESC 退出
        break;
    }
    // reset for next frame
    results.clear();
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

YOLOv8姿态评估

YOLOv8姿态评估 C++ 调用代码示例：

std::shared_ptr<YOLOv8PoseDetector> detector(new YOLOv8PoseDetector());
detector->initConfig("D:/python/my_yolov8_train_demo/yolov8n-pose.onnx", 0.25, 640,640, false);
cv::VideoCapture capture("D:/bird_test/hongyegu.mp4");
cv::Mat frame;
std::vector<YOLODetBox> results;
while (true) {
    bool ret = capture.read(frame);
    if (frame.empty()) {
        break;
    }
    detector->detect(frame, results);
    for (YOLODetBox dr : results) {
        cv::Rect box = dr.box;
        cv::putText(frame, classNames[0], cv::Point(box.tl().x, box.tl().y - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, .5, cv::Scalar(0, 0, 0));
    }
    cv::imshow("OpenCV YOLOv8姿态评估", frame);
    char c = cv::waitKey(1);
    if (c == 27) { // ESC 退出
        break;
    }
    // reset for next frame
    results.clear();
}
return 0;
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

QTC++ 封装开发

然后我基于QT5 + OpenCV4.8 实现了全面界面化处理开发，知道自定义的YOLOv8对象检测一键部署，完成各种自定义对象检测功能，运行如下：

安全帽检测

无人机检测

细胞检测

姿态评估

QQ 读者交流 657875553

学习《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书

做真正的OpenCV开发者，从入门到入职，一步到位！