基于ONNXRuntime和OpenCV实现Yolov8 ONNX模型部署（含检测、分割及旋转框功能）C++源码与使用指南.zip

简介：
本资源提供了一套详细的教程和源代码，利用ONNXRuntime和OpenCV在C++环境中部署YOLOv8的ONNX模型。包含物体检测、语义分割以及支持旋转边界的扩展功能。附有详尽的使用指南，帮助开发者快速集成并应用这些先进的计算机视觉技术。 在本项目中，我们主要关注的是如何利用ONNXRuntime和OpenCV库来部署Yolov8的ONNX模型，以实现目标检测、分割以及旋转框处理的需求。这是一套C++源码，专为理解并应用深度学习模型到实际计算机视觉任务而设计。 1. **ONNX (开放神经网络交换)** ONNX是一个开源格式，用于在不同的机器学习框架之间共享和迁移训练好的模型。它支持多种流行的框架如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等之间的互换性，使得开发者可以自由选择适合自己的工具进行模型的开发与部署。 2. **Yolov8** YOLO (You Only Look Once) 是一种高效的实时目标检测算法系列，最新版本为Yolov8。YOLO以其快速且准确的目标识别能力著称，并在小尺寸物体和旋转框对象上进一步优化了性能。 3. **ONNXRuntime** ONNXRuntime是由微软开发的高性能推理引擎，用于运行基于ONNX格式的模型。它提供了跨平台支持，可以高效地执行预训练深度学习模型。本项目中使用ONNXRuntime来完成Yolov8预测任务中的推断环节。 4. **OpenCV (开源计算机视觉库)** OpenCV是一个强大的图像处理和计算机视觉工具包，提供多种功能用于图像的读取、处理以及可视化等操作。在我们的应用场景下，它主要用于预处理输入图片，并展示模型推理的结果；同时也能支持基本的分割任务。 5. **目标检测与旋转框** 目标检测是指识别出给定图像中的特定物体位置信息，而利用旋转框则可以更准确地捕捉到对象的姿态变化。Yolov8能够输出包含角度信息的目标边界框，这使得模型能够在不同的视角下保持高精度的检测效果。 6. **C++编程** 本项目采用C++语言进行开发，这是一种功能强大且高效的编程语言，适合处理计算密集型任务如深度学习推理等场景。使用此语言编写的代码具有良好的可移植性，并能适应多种操作系统环境下的需求。 7. **软件插件开发** “软件插件”标签表明该项目不仅仅局限于提供源码本身，可能还包括将其集成到更大的应用程序或系统中的步骤指南，或者作为独立的扩展模块进行部署使用等额外内容。 通过此项目的学习与实践，开发者可以掌握如何结合ONNXRuntime和OpenCV库来高效地应用深度学习模型于实际问题中，并能够处理带有旋转框的目标检测任务。这对于那些希望深入了解目标识别技术、优化旋转物体检测以及熟悉C++编程的人来说是一个有价值的案例研究。