YOLOv8目标检测：使用ONNX模型进行推理

基于COCO数据集的YOLOv8目标检测onnx模型推理

在本博客中，我们将探讨如何使用YOLOv8目标检测模型进行推理，包括图片，视频文件，摄像头实时检测，特别是ONNX在不同大小（YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x）的模型上进行的实验。我们还将讨论所需的环境配置，代码实现，以及如何展示推理结果。

环境配置

在详细描述环境配置和安装步骤之前，请确保您的系统已经安装了Python和pip。下面是详细的环境配置步骤，适用于基于YOLOv8模型进行目标检测的项目。

1. 安装必要的Python库

pip install onnxruntime-gpu==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1 Pillow==9.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

如果您没有GPU或者不打算使用GPU，可以安装onnxruntime而不是onnxruntime-gpu：

pip install onnxruntime==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1 Pillow==9.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2. 验证安装

安装完成后，您可以通过运行Python并尝试导入安装的包来验证是否成功安装了所有必要的库：

import onnxruntime
import cv2
import numpy
import PIL

如果上述命令没有引发任何错误，那么恭喜您，您已成功配置了运行环境。

小贴士

如果您在安装过程中遇到任何问题，可能需要更新pip到最新版本：pip install --upgrade pip。
对于使用NVIDIA GPU的用户，确保您的系统已安装CUDA和cuDNN。onnxruntime-gpu要求系统预装这些NVIDIA库以利用GPU加速。

按照这些步骤，您应该能够成功配置环境并运行基于YOLOv8的目标检测项目了。

权重下载

YOLOv8模型的权重可以通过以下百度网盘链接下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1xpAdN7C9CS-L4XBLgBG8Kw
提取码：8dm8

请确保下载适合您需求的模型版本。

代码实现

以下是进行目标检测的整体代码流程，包括模型加载、图像预处理、推理执行、后处理及结果展示的步骤。

import cv2
import onnxruntime as ort
from PIL import Image
import numpy as np

# 置信度
confidence_thres = 0.35
# iou阈值
iou_thres = 0.5
# 类别
classes = {
   
    
    0: 'person', 1: 'bicycle', 2: 'car', 3: 'motorcycle', 4: 'airplane', 5: 'bus', 6: 'train', 7: 'truck',
           8: 'boat', 9: 'traffic light', 10: 'fire hydrant', 11: 'stop sign', 12: 'parking meter', 13: 'bench',
           14: 'bird', 15: 'cat', 16: 'dog', 17: 'horse', 18: 'sheep', 19: 'cow', 20: 'elephant', 21: 'bear',
           22: 'zebra', 23: 'giraffe', 24: 'backpack', 25: 'umbrella', 26: 'handbag', 27: 'tie', 28: 'suitcase',
           29: 'frisbee', 30: 'skis', 31: 'snowboard', 32: 'sports ball', 33: 'kite', 34: 'baseball bat',
           35: 'baseball glove', 36: 'skateboard', 37: 'surfboard', 38: 'tennis racket', 39: 'bottle',
           40: 'wine glass', 41: 'cup', 42: 'fork', 43: 'knife', 44: 'spoon', 45: 'bowl', 46: 'banana', 47: 'apple',
           48: 'sandwich', 49: 'orange', 50: 'broccoli', 51: 'carrot', 52: 'hot dog', 53: 'pizza', 54: 'donut',
           55: 'cake', 56: 'chair', 57: 'couch', 58: 'potted plant', 59: 'bed', 60: 'dining table', 61: 'toilet',
           62: 'tv',