1.搭建yolov8运行环境

    从github上下载yolov8代码后，使用pycharm打开yolov8文件夹，根据文件夹下requirement.txt安装对应的环境依赖即可。

2.转换模型

    要将yolov8进行dnn部署首先得将pt模型转换成onnx模型，yolov8自带转换代码。

    坑1：转换onnx模型时出错（具体什么错误忘记了），百度了一堆资料发现是pytorch版本太低，我的环境原始版本是pytorch1.7，后面我升级到pytorch1.9，转换成功了。

3.c++部署

    在yolov8文件夹下有dnn部署的c++代码，如下图：

    我是使用vs2019新建了一个工程将代码转移过去的，之后就是配置vs2019的环境了，主要是配置opencv。

    坑2：一开始我使用的是opencv4.6，程序加载模型时会中断，加载不了onnx模型。查询一些资料发现，必须要使用opencv4.6以上的版本才行，不过也有网友说使用的4.8不行，所以我重新编译了opencv4.7.

4.编译opencv4.7

    本人原始环境：Cmake3.25+vs2019

    在使用cmak编译opencv4.7和opencv-contribute4.7时，搜索world、nonfree这两个进行勾选，搜索extra将opencv-contribute4.7中modules的路径填进去，搜索test、java、python这三项取消相关勾选，按照正常的编译流程将会编译通过。

    坑3：此处不知道为啥我必须要取消勾选LAPACK才能编译通过。

    编译通过后使用vs2019打开工程，首先要重新生成ALL_BUILD，生成后再重新生成INSTALL，之后在你的build文件夹下的install文件夹下即是你所需要的编译后的opencv4.7.

    坑4：生成时此处会报很多错，比如：error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 int。还有：LINK:fatal error LNK1104:无法打开文件”..\..\lib\Debug\opencv_world470d.lib。此处我查询了很多资料。

        1.比如根据报错的文件在Cmake编译的时候取消某些模块的勾选，我取消了jpeg和tiff模块的相关勾选，编译出来后的opencv4.7连图像都不能加载，所以这个方法是错误的。

        2.更换Cmake版本，我使用Cmake3.24再原来的文件夹下进行编译，再使用vs2019重新生成，结果还是报错。

    最后，我将原来的所有文件夹包括build文件夹进行删除，再使用Cmake3.24重新进行编译，使用vs2019重新生成，一次就通过了！！！并配置到yolov8-dnn代码中，检测成功！！！