Yolo-LibTorch旨在使用LibTorch轻松调用Yolo的各种版本YoloV5、YoloV6、YoloV7和YoloV8等（以下结果通过yolov8n模型预测）。此项目需要torchscript的模型格式。

1. 下载所需环境

   • cmake
   • libtorch
   • opencv
   • visual studio需要它提供的c++环境

2. 配置环境变量

   # 添加libtorch的lib目录到path
   \path\to\libtorch\lib
   # 添加opencv的bin目录到环境变量
   # vc14 vc15 vc16 都可以
   \path\to\opencv\build\x64\vc16\bin

3. 修改根目录下 CMakeLists.txt 文件

   # Torch_DIR 路径为 libtorch 下面的 share/cmake/Torch/
   set(Torch_DIR /path/to/libtorch/share/cmake/Torch/)
   # OpenCV_DIR 路径为 opencv/build/
   set(OpenCV_DIR /path/to/opencv/build/)

4. 编译

   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   
   # 根据你 LibTorch 版本选择执行下面语句
   # Debug
   cmake --build . --config Debug
   cmake --install . --config Debug
   
   # Release
   cmake --build . --config Release
   cmake --install . --config Release

5. 测试

   cd bin
   # 默认会打开电脑摄像头捕捉画面
   # 如果电脑没有摄像头可以通过参数引入视频或图片
   test.exe