路由网在#%#$#%@%@%$#%$#%#%#$%@_0f4137ed1502b5045d6083aa258b5c++42平台上，利用c++结合openvino部署yolov8目标检测模型，可以通过cmake构建项目实现高效推理。yolov8作为yolo系列的较新版本，在检测精度与推理速度方面均有显著提升。openvino（open visual inference and neural network optimization）是英特尔推出的深度学习推理优化工具包，专为提升其硬件上的ai模型性能而设计，支持模型加速、低延迟推理及跨设备部署。
首先需搭建开发环境，安装必要的组件：OpenVINO Toolkit、CMake、OpenCV以及C++编译器（如MSVC或GCC）。随后从GitHub获取YOLOv8的OpenVINO C++部署示例项目源码。
接着，将训练好的YOLOv8 PyTorch模型转换为OpenVINO支持的中间表示（IR）格式。该过程依赖于OpenVINO提供的Model Optimizer工具，命令如下：
模型转换成功后，使用CMake对项目进行编译。需要修改
文件中的路径配置，确保正确指向本地的OpenCV和OpenVINO库文件目录。同时，将这两个库的目录添加至系统环境变量，以避免运行时找不到动态链接库。
编译生成可执行文件后，即可运行目标检测程序。程序会加载IR模型，对图像或视频流进行实时推理。借助OpenVINO的硬件加速能力，模型在Intel CPU上能够实现高效的推理性能，满足实际应用中的实时性需求。
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官方OpenVINO提供了详尽的文档和示例代码，涵盖模型优化、推理引擎调用、后处理实现等全流程，开发者可参考这些资源快速完成YOLOv8模型的C++部署。
【测试环境配置】
- Visual Studio 2019
- CMake 3.24.3
- OpenCV 4.8.0
- OpenVINO Toolkit：w_openvino_toolkit_windows_2024.3.0.16041.1e3b88e4e3f_x86_64
【效果展示】
【部分核心代码】
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【部署步骤】
- 下载OpenCV与OpenVINO的C++开发库（版本建议与测试环境一致），具体下载地址可在中查看，也可使用较新兼容版本。
- 将OpenCV和OpenVINO的目录添加到系统的PATH环境变量中。
- 修改中的路径配置，使其指向本地的OpenCV和OpenVINO安装目录。
- 训练自己的YOLOv8模型，获得文件，并使用以下命令导出为OpenVINO格式：
- 修改中的视频输入路径和模型路径，确保指向正确的和模型文件。
- 使用CMake重新构建项目，生成可执行文件（.exe），运行后即可弹出窗口显示实时视频检测效果。
【视频演示】
B站视频链接：https://www.php.cn/link/6e2559b077897e54a426cbdbd0bb05cc
标题：在Windows基于C++部署YOLOv8的OpenVINO模型｜CMake项目演示源码
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作者：未来自主研究中心
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【源码下载地址】
https://www.php.cn/link/729fe11bfd2eab32e7613461d2f5ea74
