如果只需要opencv去部署yolov8分类模型可以参考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142734780
本文和 opencv去部署yolov8分类模型区别是：opencv部署推理核心使用opencv自带api，而本文推理核心用的onnxruntime，opencv只是辅助作用即读取图片
【算法介绍】
C++使用ONNX Runtime部署YOLOv8-cls图像分类ONNX模型是一种高效的方法，能够充分利用硬件资源，实现低延迟、高效率的推理。
YOLOv8-cls是YOLO系列的最新版本之一，特别针对图像分类任务进行了优化。它继承了YOLO系列模型快速检测速度和较高准确率的特点，并通过改进网络架构和优化损失函数等策略，进一步提升了性能。
ONNX Runtime是一个跨平台的高性能推理引擎，支持多种机器学习框架导出的ONNX模型。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放标准，用于模型之间的互操作，使得开发者可以轻松地在不同框架之间迁移模型，而无需重新训练。
在C++中使用ONNX Runtime部署YOLOv8-cls模型，需要先将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式，然后利用ONNX Runtime的C++ API进行模型加载和推理。这包括设置环境、初始化会话、配置内存分配信息等步骤。推理过程中，需要将输入图像进行预处理，然后输入到模型中，最后获取并处理模型的输出。
这种方法具有高度的灵活性和可扩展性，可以适应不同的应用场景和硬件环境。同时，由于ONNX Runtime提供了高效的图优化和硬件加速功能，因此可以实现更快的推理速度和更好的性能表现。
总之，C++使用ONNX Runtime部署YOLOv8-cls图像分类ONNX模型是一种高效、灵活且可扩展的方法，适用于各种计算机视觉任务。
【效果展示】
【部分实现代码】
#pragma once
#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <fstream>
#include "inference.h"
#include <chrono>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
if (argc == 1)
{
std::cout << "Usage: main.exe <image_path>" << std::endl;
return 0;
}
DL_INIT_PARAM params;
params.labelPath = "class_names.txt";
params.modelPath = "yolov8s-cls.onnx";
params.modelType = YOLO_CLS_V8;
params.imgSize = {224, 224};
params.rectConfidenceThreshold = 0.4;
params.iouThreshold = 0.0001;
params.cudaEnable = false;
auto starttime_1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::unique_ptr<YOLO_V8> yolo(new YOLO_V8);
yolo->CreateSession(params);
auto starttime_3 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto duration_ms4 = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(starttime_3 - starttime_1).count();
std::cout << "[YOLO_V8]: warm up: " << duration_ms4 << "ms" << std::endl;
std::string imagepath = argv[1];
cv::Mat image = cv::imread(imagepath);
auto starttime_2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto results = yolo->Inference(image);
auto starttime_4 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto duration_ms3 = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(starttime_4 - starttime_2).count();
std::cout << "[YOLO_V8]: inference time: " << duration_ms3 << " ms" << std::endl;
for (const auto &result : results)
{
std::cout << "[YOLO_V8]: label is: " << result.className << ", confidence is: " << result.confidence << std::endl;
std::string text = result.className + " " + std::to_string(result.confidence).substr(0, 4);
cv::putText(image, text, cv::Point(10, 30), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
}
return 0;
}
【测试环境】
vs2019
cmake==3.24.3
opencv==4.8.0
onnxruntime==1.12.0
【运行步骤】
通过cmake编译出exe后，执行
yolov8-cls.exe 【图片路径】即可
【完整源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89853760
