YOLOv8目标检测：使用ONNX模型进行推理实践指南
欢迎来到YOLOv8目标检测实战教程！本资源提供了详尽的指南，帮助您在自己的项目中集成并应用YOLOv8模型，特别聚焦于如何利用ONNX格式的模型进行高效推理。无论是初学者还是经验丰富的开发者，这份文档都将引导您轻松完成从环境搭建到实际应用的全过程。
概览
本资源基于CSDN博客的文章，旨在让开发者学会如何在不同的场景下使用YOLOv8进行目标检测，包括图片、视频文件乃至摄像头实时光检测，并展示了如何将YOLOv8模型转换成ONNX格式以便于各种平台的部署。
快速启动
环境配置
首先，请确保您的机器已安装Python和pip。接着，根据是否使用GPU，安装对应的依赖库：
- 带有GPU支持:
pip install onnxruntime-gpu==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1 Pillow==9.4.0 - 纯CPU环境:
pip install onnxruntime==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1 Pillow==9.4.0
确保安装完成后，通过导入测试来验证环境配置正确性。
权重下载与模型准备
YOLOv8的各种模型版本（YOLOv8n、YOLOv8s等）权重可以从提供的百度网盘链接获取，下载适合您需求的模型版本，并解压备用。
代码实现
核心步骤包括模型加载、图像预处理、执行推理以及结果展示。参考样例代码实现目标检测功能。以下是简化的流程概览，具体实施需参考完整代码示例。
- 加载模型: 使用
onnxruntime创建推理会话。 - 图像处理: 对输入图像进行预处理，调整至模型所需尺寸。
- 执行推理: 将处理过的图像送入模型进行预测。
- 结果解析与显示: 解析出物体框、分类分数，并在原图像上标记检测结果。
示例应用
文档内包含了三种主要的应用场景示例：
- 图片检测：读取一张图片，应用模型进行检测，最终保存检测结果图像。
- 实时摄像头检测：连接摄像头，即时显示检测结果，同时可计算并显示FPS。
- 视频检测：处理视频文件，将检测到的目标标注后导出为新的视频文件。
结语
通过本教程的学习，您将掌握YOLOv8结合ONNX模型进行目标检测的全套技能。不论是在研究项目或是产品开发中，这一强大的工具都能显著提升您的计算机视觉能力。立即开始您的目标检测之旅吧！
请注意，实践中遇到的具体问题，可通过相关社区或论坛寻找解决方案，持续学习与实践是通往成功的必经之路。