[易语言][原创]使用易语言部署yolov8的onnx模型_易语言yolo模块

作者：秋刀鱼在做梦 | 2024-06-19 21:30:26

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易语言yolo模块

易语言部署yolo系列模型，现在网上有很多但是他们不够简洁也不够专业，有人专门把opencv封装成易语言支持库然后用opencv在易语言端写，其实这种效率没有在C++直接推理效率高，因为易语言往C++传递图像数据集是需要转换图像数据集格式才能传递给C++ opencv Mat对象，我们开发了一个基于opencv4.7.0的yolov8 onnx部署接口，只需要通过简单api即可完成目标检测任务，由于采用的是DLL方式，效率和C#调用C++ opencv几乎相当(这里指是传递图像数据效率)。以下是易语言代码

易语言调用yolo进行目标检测方式总结_哔哩哔哩_bilibili本视频总结易语言调用yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/yolov8所有方式，目前网上所有易语言也不外乎这些方式之一。, 视频播放量 159、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者未来自主研究中心, 作者简介未来自主研究中心，相关视频：基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，易语言部署yolov8的onnx模型，C#调用yolov7进行目标检测winform开发，基于yolov8+bytetrack实现目标追踪视频演示，使用C#调用libotrch-yolov5模型实现全网最快winform目标检测，yolox+deepsort+pyqt5实现目标追踪结果演示，用opencv和onnxruntime去部署yolov5-7-8，基于opencv封装易语言读写视频操作模块支持视频读取和写出，C#实现全网yolov7目前最快winform目标检测，将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务https://www.bilibili.com/video/BV1fN411k78K/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

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