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基于ONNXRuntime和OpenCV实现Yolov8 ONNX模型的检测与分割旋转框C++代码及使用指南

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简介：
本项目提供一套基于ONNXRuntime和OpenCV的C++代码，用于执行YOLOv8 ONNX模型的目标检测与分割，特别支持旋转框。包含详尽使用说明，便于开发者集成部署。 本项目提供基于onnxruntime与opencv部署yolov8的ONNX模型支持检测分割旋转框的C++源码及使用说明，并附有详细代码注释，适合初学者理解学习。该项目在个人评分中达到98分，导师高度认可，在毕业设计、期末大作业和课程设计等场景下是获得高分的理想选择。下载后可轻松部署并立即投入使用。 项目内容包括： - 使用onnxruntime与opencv的C++源码实现。 - 支持检测及分割旋转框功能。 - 详尽注释，便于新手快速上手理解代码逻辑和操作方式。 - 已经经过导师严格审查，并获得高度评价。

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  • 基于ONNXRuntime和OpenCV实现Yolov8 ONNX模型的检测与分割旋转框C++代码及使用指南
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    本项目提供一套基于ONNXRuntime和OpenCV的C++代码，用于执行YOLOv8 ONNX模型的目标检测与分割，特别支持旋转框。包含详尽使用说明，便于开发者集成部署。 本项目提供基于onnxruntime与opencv部署yolov8的ONNX模型支持检测分割旋转框的C++源码及使用说明，并附有详细代码注释，适合初学者理解学习。该项目在个人评分中达到98分，导师高度认可，在毕业设计、期末大作业和课程设计等场景下是获得高分的理想选择。下载后可轻松部署并立即投入使用。 项目内容包括： - 使用onnxruntime与opencv的C++源码实现。 - 支持检测及分割旋转框功能。 - 详尽注释，便于新手快速上手理解代码逻辑和操作方式。 - 已经经过导师严格审查，并获得高度评价。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于YOLOv8-Nano的吸烟检测模型转为ONNX，并使用OpenCV-DNN实现
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    本项目基于YOLOv8-Nano构建吸烟行为识别模型，通过转换至ONNX格式并利用OpenCV-DNN进行部署，实现实时监测与智能预警。 标题中的“吸烟检测，YOLOV8 NANO”指的是利用深度学习技术来识别吸烟行为的一种方法。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，其版本不断更新迭代，而YOLOv8 NANO是该系列的一个轻量级变体，特别适合在资源有限的设备上运行，如嵌入式系统或移动设备。它能够在视频和图像数据中快速准确地定位吸烟行为。 YOLO系列的目标检测框架主要包括以下部分： 1. **网络架构**：YOLOv8 NANO采用了与原版不同的设计方式，使其更加紧凑，并减少了计算量和内存需求，以提高在低功耗设备上的运行效率。 2. **训练过程**：通过大量的标注图像数据集进行训练，这些图中包含吸烟行为。利用反向传播算法优化网络参数，使得模型能够识别出吸烟的特征。 3. **多尺度检测**：YOLO能够在不同尺度上同时预测物体的位置和大小，避免了多次缩放图像的过程，提高了检测速度。 4. **置信度与边界框**：模型会预测每个目标存在的概率（即置信度）以及其在图像中的精确位置（边界框）。 文中提到的“转换成ONNX”，指的是将YOLOv8 NANO模型转化为开放神经网络交换格式，这使得该模型可以在多种平台上运行，包括但不限于C++、Python或Android。这样可以提高模型的应用范围和跨平台能力。 对于开发者而言，“只需要OPENCV DNN”意味着他们可以通过OpenCV（开源计算机视觉库）的DNN模块来加载并执行这个ONNX模型。OpenCV DNN支持多个深度学习框架，包括ONNX，并提供了一个易于使用的API接口，方便进行图像预处理、模型推理和后处理等操作。 在C++和Python中，开发者可以直接使用OpenCV加载和运行模型以实现吸烟检测功能；对于Android开发，则可以通过对应的SDK直接将模型部署到移动设备上。标签“opencv dnn”进一步强调了该模块在此应用中的核心作用。 压缩包子文件的名称如“吸烟检测Y8N480X64T”，其中的标识符可能代表了特定的技术参数或训练设置，例如模型大小、分辨率或者迭代次数等细节信息，具体含义需参考相关文档或源代码才能明确。 总结来说，该压缩包包含了一个专为吸烟行为识别设计的轻量级YOLOv8 NANO模型，并已转换成ONNX格式。此模型可以使用OpenCV DNN在C++、Python和Android环境中高效部署与应用，对于实时监控及智能安全系统等领域具有重要的实际价值。
     
  • 基于YOLOv8的Python人脸表情检测系统及ONNX模型实现
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    本项目基于YOLOv8开发了一款高效的人脸表情识别系统，并实现了其ONNX模型。该系统利用Python进行设计与调试，旨在提供快速准确的表情分析能力。 本段落详细介绍了基于YOLOv8的人脸表情检测系统的构建过程及其应用场景。该项目结合了YOLOv8高效的物体检测能力和深度学习技术，能够实现实时或离线地对人脸表情进行识别与分类，支持包括愤怒、满意、厌恶、恐惧、高兴、中立、悲哀和惊喜在内的八种表情类别。 源码涵盖了环境配置、模型加载、图像视频处理以及结果展示等关键环节。此外还提供了详细的使用步骤及测试信息，并附有演示效果的视频链接及相关参考资料以供参考，帮助用户更好地理解和优化系统性能。 本段落适用人群为有一定Python基础的研发人员和机器学习爱好者，尤其是对目标检测技术和深度学习感兴趣的科研工作者。 该系统可以应用于人机交互、情感分析等多个领域。其主要目的是在不同场景下精准地识别人脸表情，并为其后续的应用开发提供技术支持。测试环境基于Windows 10操作系统，需要安装Anaconda3 + Python 3.8等软件包以确保项目的顺利运行。项目还包括模型的精度和评价指标如训练集图片数、验证集图片数、mAP（均值平均精度）、precision（精确度）及recall（召回率），这些数据有助于更好地理解和优化系统的性能表现。
     
  • C++中使用OnnxRuntime部署yolov8模型
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    本文介绍了如何在C++环境中利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型，详细阐述了技术实现过程和关键步骤。 在C++环境中部署YOLO模型涉及几个关键步骤：首先需要获取YOLO的预训练权重文件，并确保这些文件与使用的代码版本兼容；其次，在C++项目中集成Darknet库，这是实现YOLO算法的基础框架之一；然后根据具体需求调整源码中的参数设置，比如输入图像大小、类别数等。部署过程中可能还需解决跨平台编译问题和性能优化挑战，以确保模型在目标设备上高效运行。
     
  • C++中使用OnnxRuntime部署yolov8模型
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    本文章介绍了如何在C++环境下利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型，为开发者提供了一种将先进目标检测技术集成到应用中的方法。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，其最新版本为YOLOv8。OnnxRuntime是由Microsoft开发的一个高性能的推理引擎，用于执行机器学习模型，包括YOLO模型。在C++环境中利用OnnxRuntime部署YOLOv8模型能够实现高效的计算机视觉任务处理。 首先了解YOLOv8模型：它是对前几代YOLO算法的改进版本，提高了检测速度和精度。训练过程通常涉及预处理、选择合适的训练集、损失函数以及优化器等步骤。完成训练后，我们得到一个.onnx格式的模型文件，并可以将其用于OnnxRuntime的部署。 接下来是关于OnnxRuntime的一些介绍：它支持多种平台及硬件加速如CPU、GPU和AI加速器。C++ API允许开发者在应用程序中集成模型推理功能。需要安装OnnxRuntime库并确保其与你的开发环境兼容。 以下是使用OnnxRuntime部署YOLOv8的步骤： 1. 引入依赖项：包含必要的头文件，并链接所需的库，保证使用的版本与操作系统和编译器相匹配。 2. 创建会话：初始化运行时环境，加载模型文件并创建一个用于执行推理任务的会话。 3. 预处理图像数据：YOLOv8需要特定格式的数据输入。这包括调整尺寸、归一化像素值等操作以满足模型需求。 4. 分配输入张量：为预处理后的数据分配内存，并准备好传递给模型进行预测。 5. 运行推理任务：将准备好的输入数据提供给会话，执行推断并获取输出结果。 6. 后处理步骤：对模型的原始输出进行解码和进一步处理以获得最终目标检测的结果。 7. 释放资源：完成所有操作后，确保正确地清理分配的所有内存和其他资源。 需要注意的是，在利用GPU加速时，请确认OnnxRuntime已配置为使用GPU，并且系统中安装了必要的CUDA和cuDNN库。通过以上步骤可以在C++环境中高效部署YOLOv8模型并实现实时目标检测功能。在实际应用过程中，可能还需要处理多线程、并发控制及性能优化等问题以适应不同的应用场景需求。