### 实现YOLOv8摄像头实时检测 为了实现在Windows环境下使用C++和TensorRT进行YOLOv8的摄像头实时物体检测，需遵循一系列特定的操作流程。 #### 准备工作 确保安装了必要的软件包版本。对于此项目而言，至少需要TensorRT 8.0+, OpenCV 3.4.0+以及相应的CUDA工具链[^3]。考虑到具体需求中的环境设置，建议使用TensorRT 8.4.2.4, CUDA 11.7 和 cuDNN 8.8.0 版本来匹配硬件条件并获得最佳性能支持[^1]。 #### 构建YOLOv8模型引擎文件(.engine) 首先，要创建一个适用于TensorRT的目标检测网络模型（即`.engine`文件）。这一步骤通常涉及将预训练好的ONNX格式的YOLOv8权重转换成适合TensorRT使用的优化后的推理引擎文件。可以利用NVIDIA官方提供的`trtexec`命令行工具完成这一过程： ```bash trtexec --onnx=yolov8.onnx --saveEngine=yolov9-c.engine --workspace=4096 --fp16 ``` 上述命令假设已经有一个名为`yolov8.onnx`的文件存在，并指定了保存路径为`yolov9-c.engine`。同时设置了最大工作空间大小(`--workspace`)和半精度浮点数运算选项(`--fp16`)以提高效率。 #### 编写C++程序读取视频流并与TensorRT集成 编写一段简单的C++应用程序用于捕获来自摄像机的数据帧并通过加载之前生成的`.engine`文件来进行预测分析。下面是一个简化版的例子展示如何初始化设备、打开相机连接、循环获取图像数据送入到TensorRT执行上下文中去得到最终的结果输出。 ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "NvInfer.h" // ... 初始化部分省略 ... int main() { cv::VideoCapture cap(0); // 打开默认摄像头 if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "Error opening video stream or file\n"; return -1; } while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; if (frame.empty()) break; // Preprocess image and prepare input tensor for TensorRT inference... // Perform inference using loaded .engine file... // Post-process output tensors to get bounding boxes etc. cv::imshow("Frame", frame); char c = (char)cv::waitKey(30); if (c == 'q') break; } cap.release(); cv::destroyAllWindows(); return 0; } ``` 请注意，在实际编码过程中还需要加入更多细节处理逻辑，比如图片预处理步骤、调用TensorRT API构建运行时对象、管理输入输出张量缓冲区等操作。 #### 性能考量 根据已有的测试数据显示，在配备有GeForce RTX 2080 Ti GPU 的Linux服务器上，当采用C++作为编程语言时，YOLOv8的目标检测任务可以在大约4毫秒内完成整个流水线的工作——从前置处理到最后结果解析完毕的时间总耗时。虽然不同平台之间可能存在差异，但在相似级别的桌面级GPU配置下应该能够达到相近水平的表现效果。