# yolov8-opencv-onnxruntime-cpp
## 使用OpenCV-dnn和ONNXRuntime部署yolov8目标检测和实例分割模型<br>
基于yolov8:https://github.com/ultralytics/ultralytics
## requirements for opencv-dnn
1. > OpenCV>=4.7.0<br>
OpenCV>=4.7.0<br>
OpenCV>=4.7.0<br>
2. export for opencv-dnn:</br>
> ```yolo export model=path/to/model.pt format=onnx dynamic=False opset=12```</br>
## requirements for onnxruntime (only yolo*_onnx.h/cpp)
>opencv>=4.5.0 </br>
ONNXRuntime>=1.9.0 </br>
## 更新说明:
#### 2023.02.17更新<br>
+ 0.新增加onnxruntime旧版本API接口支持
+ 1.opencv不支持动态推理,请将dymanic设置为False导出onnx,同时opset需要设置为12。
+ 2.关于换行符,windows下面需要设置为CRLF,上传到github会自动切换成LF,windows下面切换一下即可<br>
#### 2023.02.07 更新:</br>
+ yolov8使用opencv-dnn推理的话,目前只支持opencv4.7.0及其以上的版本,我暂时也没找到怎么修改适应opencv4.5.0的版本( ̄へ ̄),这个版本需求和onnxruntime无关,onnxruntime只需要4.5.0的版本,4.x的版本应该都可以用,只要能正确读取,有```cv::dnn::blobFromImages()```这个函数即可,如果真的没有这个函数,你自己将其源码抠出来用也是可以的,或者大佬们自己实现该函数功能。
+ 而目前opencv4.7.0的版本有问题(https://github.com/opencv/opencv/issues/23080) ,如果你的CPU不支持```AVX2```指令集,则需要在```net.forward()``` 前面加上```net.enableWinograd(false);```来关闭Winograd加速,如果支持这个指令集的话可以开启加速(蚊子腿)。
依照惯例贴一张yolov8-seg.onnx在640x640下用onnxruntime运行结果图:
![Alt text](images/bus_out.bmp)
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C++ yolov10的onnx模型加密方法保护自己模型源码
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2024-06-21
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【测试环境】 vs2019,onnxruntime==1.12.0,opencv==4.7.0 【博文地址】 https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139860305 【视频演示】 https://www.bilibili.com/video/BV13s421M79H/
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C++ yolov10的onnx模型加密方法保护自己模型源码 (142个子文件)
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CMakeDetermineCompilerABI_C.bin 50KB
bus_out.bmp 2.5MB
CMakeCCompilerId.c 26KB
cmake.check_cache 86B
CMakeCXXCompiler.cmake 5KB
CMakeCCompiler.cmake 3KB
cmake_install.cmake 1KB
CMakeSystem.cmake 395B
CMakeRCCompiler.cmake 256B
CMakeCXXCompilerId.cpp 26KB
Yolov10Encry.cpp 9KB
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main_encry.cpp 1KB
generate.stamp.depend 3KB
onnxruntime.dll 7.87MB
onnxruntime_providers_shared.dll 21KB
yolov10n.enc 8.95MB
yolov10encry.exe 54KB
CompilerIdCXX.exe 15KB
CompilerIdC.exe 15KB
yolov10encry.vcxproj.filters 1KB
yolov10.vcxproj.filters 1KB
ZERO_CHECK.vcxproj.filters 547B
ALL_BUILD.vcxproj.filters 304B
Yolov10Encry.h 1KB
Yolov10Manager.h 1KB
OnnxManager.h 383B
bus.jpg 476KB
zidane.jpg 165KB
dog.jpg 163KB
加密原理.jpg 90KB
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cock.jpg 6KB
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target-yolov10encry-RelWithDebInfo-888ff4c3cd395cc16bce.json 6KB
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target-yolov10encry-Release-7cc795fda126b56d6d41.json 6KB
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target-ZERO_CHECK-RelWithDebInfo-f49518a6ecfde562b383.json 659B
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target-ALL_BUILD-MinSizeRel-70dbe81dc52fc9473f8d.json 518B
target-ALL_BUILD-Debug-70dbe81dc52fc9473f8d.json 518B
target-ALL_BUILD-Release-70dbe81dc52fc9473f8d.json 518B
directory-.-RelWithDebInfo-d0094a50bb2071803777.json 168B
directory-.-Release-d0094a50bb2071803777.json 168B
directory-.-MinSizeRel-d0094a50bb2071803777.json 168B
directory-.-Debug-d0094a50bb2071803777.json 168B
query.json 144B
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car.mp4 1.32MB
Yolov10Manager.obj 282KB
Yolov10Manager.obj 282KB
Yolov10Encry.obj 275KB
Yolov10Encry.obj 275KB
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main.obj 97KB
OnnxManager.obj 8KB
OnnxManager.obj 8KB
CMakeCXXCompilerId.obj 2KB
CMakeCCompilerId.obj 2KB
yolov10n.onnx 8.95MB
ALL_BUILD.recipe 622B
yolov10encry.exe.recipe 473B
yolov10.exe.recipe 468B
CompilerIdCXX.exe.recipe 348B
CompilerIdC.exe.recipe 344B
VCTargetsPath.recipe 340B
ZERO_CHECK.recipe 321B
generate.stamp.rule 24B
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YOLOv8.sln 3KB
generate.stamp 55B
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CL.command.1.tlog 5KB
link.command.1.tlog 5KB
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