# Ubuntu环境下C++使用onnxruntime和Opencv进行YOLOv8模型部署2.0

**Repository Path**: SnailN2/Ubuntu-CPP-onnxruntime2.0

## Basic Information

- **Project Name**: Ubuntu环境下C++使用onnxruntime和Opencv进行YOLOv8模型部署2.0
- **Description**: 在Ubuntu系统下，使用C++工具和onnxruntime、Opencv等库，对YOLOv8训练好的onnx模型进行推理，解析，部署，方便使用低配置机器进行深度学习的体验。
- **Primary Language**: C++
- **License**: AGPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2023-09-06
- **Last Updated**: 2025-09-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Cpp, onnxruntime, OpenCV

## README

# Ubuntu环境下C++使用onnxruntime和Opencv进行YOLOv8模型部署2.0

#### 介绍
1.  在1.0的基础上完善了链接相对路径问题，添加了lib文件夹，可以随意移动和移植该项目，只要有g++编译器即可运行
2.  更改了重叠删除算法，使得项目可以检测多个复杂目标
3.  增加了配置文件的配置信息，使得项目可以兼容多个onnx模型的目标检测

#### 使用说明
1.  bin:存放可执行程序和识别结果
2.  data:存放数据集
3.  src:存放源程序
4.  include:存放头文件
5.  config.txt:配置文件，内容分别是输入标准图片高度，宽度，识别种类的数量，预测方框数量，模型路径，图片路径，缺陷阈值，重叠阈值
6.  config0.txt:记录所有模型文件的配置内容
7.  type.names：密封圈缺陷标识文件，内容和模型识别的缺陷标识顺序需要一致
8.  type1.names：yolov8n标识文件
9.  lib：动态链接库文件夹
10. models：onnx模型存放文件夹
![结果展示](bin/marked_image.jpg)
![相关信息输出显示](bin/run_massage.png)