01. 简介
本文章将介绍使用 OpenVINO™ 2023.0 C++ API 开发YOLOv8-Seg 实例分割（Instance Segmentation）模型的 AI 推理程序。本文 C++ 范例程序的开发环境是 Windows + Visual Studio Community 2022。
请读者先配置基于 Visual Studio 的 OpenVINO™ C++ 开发环境。
请克隆本文的代码仓：
git clone
https://gitee.com/ppov-nuc/yolov8_openvino_cpp.git
02. 导出 YOLOv8-Seg OpenVINO™ IR 模型
YOLOv8 是 Ultralytics 公司基于 YOLO 框架，发布的一款面向物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的 SOTA 模型工具套件。
首先用命令 ：
pip install -r requirements.txt安装 ultralytics 和 openvino-dev 。
然后使用命令：
yolo export model=yolov8n-seg.pt format=openvino half=True向右滑动查看完整代码
导出 FP16 精度的 OpenVINO™ IR 模型，如下图所示。
接着使用命令：
benchmark_app -m yolov8n-seg.xml -d GPU.1向右滑动查看完整代码
获得 yolov8n-seg.xml 模型在 A770m 独立显卡上的异步推理计算性能，如下图所示。
03. 使用 OpenVINO™ C++ API
编写 YOLOv8-Seg 实例分割模型推理程序
使用 OpenVINO™ C++ API 编写 YOLOv8-Seg 实例分割模型推理程序主要有5个典型步骤：
1
采集图像&图像解码
2
图像数据预处理
3
AI 推理计算(基于 OpenVINO™ C++ API )
4
对推理结果进行后处理
5
将处理后的结果可视化
YOLOv8-Seg 实例分割模型推理程序的图像数据预处理和AI推理计算的实现方式跟 YOLOv8 目标检测模型推理程序的实现方式几乎一模一样，可以直接复用。
3.1 图像数据预处理
使用 Netron 打开 yolov8n-seg.onnx ，如下图所示，可以看到：
输入节点的名字：“ images ”；数据：float32[1,3,640,640]
输出节点1的名字：“ output0 ”；数据：float32[1,116,8400]。其中116的前84个字段跟 YOLOv8 目标检测模型输出定义完全一致，即cx,cy,w,h 和80类的分数；后32个字段为掩膜置信度，用于计算掩膜数据。
输出节点2的名字：“ output1 ”；数据：float32[1,32,160,160]。output0 后32个字段与 output1 的数据做矩阵乘法后得到的结果，即为对应目标的掩膜数据
图像数据预处理的目标就是将任意尺寸的图像数据转变为形状为[1,3,640,640]，精度为 FP32 的张量。YOLOv8-Seg 模型的输入尺寸为正方形，为了解决将任意尺寸数据放缩为正方形带来的图像失真问题，在图像放缩前，采用 letterbox 算法先保持图像的长宽比，如下图所示，然后再使用 cv::dnn::blobFromImage 函数对图像进行放缩。
图像数据预处理的范例程序如下所示：
Mat letterbox(const Mat& source){int col = source.cols;int row = source.rows;int _max = MAX(col, row);Mat result = Mat::zeros(_max, _max, CV_8UC3);source.copyTo(result(Rect(0, 0, col, row)));return result;}Mat img = cv::imread("bus.jpg");Mat letterbox_img = letterbox(img);Mat blob = blobFromImage(letterbox_img, 1.0/255.0, Size(640,640), Scalar(), true);
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3.2 AI 同步推理计算
用 OpenVINO™ C++ API 实现同步推理计算，主要有七步：
1
实例化 Core 对象：ov::Core core;
2
编译并载入模型：core.compile_model();
3
创建推理请求：infer_request = compiled_model.create_infer_request()；
4
读取图像数据并完成预处理；
5
将输入数据传入模型：infer_request.set_input_tensor(input_tensor);
6
启动推理计算：infer_request.infer();
7
获得推理结果：output0 = infer_request.get_output_tensor(0) ;
output1 = infer_request.get_output_tensor(1) ;
范例代码如下所示：
// -------- Step 1. Initialize OpenVINO Runtime Core --------ov::Core core;// -------- Step 2. Compile the Model --------auto compiled_model = core.compile_model("yolov8n-seg.xml", "CPU");// -------- Step 3. Create an Inference Request --------ov::InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request();// -------- Step 4.Read a picture file and do the preprocess --------Mat img = cv::imread("bus.jpg");// Preprocess the imageMat letterbox_img = letterbox(img);float scale = letterbox_img.size[0] / 640.0;Mat blob = blobFromImage(letterbox_img, 1.0 / 255.0, Size(640, 640), Scalar(), true);// -------- Step 5. Feed the blob into the input node of the Model -------// Get input port for model with one inputauto input_port = compiled_model.input();// Create tensor from external memoryov::Tensor input_tensor(input_port.get_element_type(), input_port.get_shape(), blob.ptr(0));// Set input tensor for model with one inputinfer_request.set_input_tensor(input_tensor);// -------- Step 6. Start inference --------infer_request.infer();// -------- Step 7. Get the inference result --------auto output0 = infer_request.get_output_tensor(0); //output0auto output1 = infer_request.get_output_tensor(1); //otuput1
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3.3 推理结果后处理
实例分割推理程序的后处理是从结果中拆解出预测别类（class_id），类别分数（class_score），类别边界框（box）和类别掩膜（mask），范例代码如下所示：
// -------- Step 8. Postprocess the result --------Mat output_buffer(output0_shape[1], output0_shape[2], CV_32F, output0.data<float>());Mat proto(32, 25600, CV_32F, output1.data<float>()); //[32,25600]transpose(output_buffer, output_buffer); //[8400,116]float score_threshold = 0.25;float nms_threshold = 0.5;std::vector<int> class_ids;std::vector<float> class_scores;std::vector<Rect> boxes;std::vector<Mat> mask_confs;// Figure out the bbox, class_id and class_scorefor (int i = 0; i < output_buffer.rows; i++) {Mat classes_scores = output_buffer.row(i).colRange(4, 84);Point class_id;double maxClassScore;minMaxLoc(classes_scores, 0, &maxClassScore, 0, &class_id);if (maxClassScore > score_threshold) {class_scores.push_back(maxClassScore);class_ids.push_back(class_id.x);float cx = output_buffer.at<float>(i, 0);float cy = output_buffer.at<float>(i, 1);float w = output_buffer.at<float>(i, 2);float h = output_buffer.at<float>(i, 3);int left = int((cx - 0.5 * w) * scale);int top = int((cy - 0.5 * h) * scale);int width = int(w * scale);int height = int(h * scale);cv::Mat mask_conf = output_buffer.row(i).colRange(84, 116);mask_confs.push_back(mask_conf);boxes.push_back(Rect(left, top, width, height));}}//NMSstd::vector<int> indices;NMSBoxes(boxes, class_scores, score_threshold, nms_threshold, indices);
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完整范例参考参见：yolov8_seg_ov_infer.cpp ，运行结果如下图所示：
04 结论
OpenVINO™ C++ API 简单清晰，易学易用。本文用不到100行(不含可视化检测结果) C++ 代码就实现了基于 OpenVINO™ 的 YOLOv8-Seg 实例分割模型推理程序，在英特尔® 独立显卡 A770m 上获得了较好的推理计算性能。
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