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在RK平台使用的是RKNN，但想要实现通用平台的yolov8部署

所以在ubuntu 20.04上编译了openvino，使用c++编译测试。

一、环境

根据yolov11提供的readme，需要符合的版本

二、安装 OpenVINO

1.1、创建或指定安装目录

建立一个 /opt/intel 目录用于安装，也可以指定其他目录

mkdir yolov8_cpp

1.2、下载 OpenVINO 安装包

通过以下命令下载并解压 x86_64 平台的安装包

wget https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/openvino/packages/2023.1/linux/l_openvino_toolkit_ubuntu20_2023.1.0.12185.47b736f63ed_x86_64.tgztar -xvzf l_openvino_toolkit_*.tgz
​
cd yolov8_cppmv l_openvino_toolkit_ubuntu20_2023.1.0.12185.47b736f63ed_x86_64 openvino_2023.1.0

也可从 openvino-linux 手动下载并解压。

1.3、创建软链接（非必须）

为了方便，可以通过以下命令创建一个软链接，但不是必须的

sudo ln -s openvino_2023.1.0 openvino_2023

1.4、配置环境变量

source /home/yifeng/yolov8_cpp/openvino_2023/setupvars.sh

以上命令只在当前终端有效，当每打开一个新终端时，需要重新执行一遍。

如果需要配置永久有效，可将上述命令添加到 ~/.bashrc 文件的最后一行，如果系统中有多个版本的openvino，不推荐这样做。

出错：

Unsupported Python version 3.5. Please install one of Python 3.9 - 3.13 (64-bit) from https://www.python.org/downloads/
升级python版本
https://blog.csdn.net/u012507643/article/details/124803753
​

# 我也使用的wget ,我下载到了home中​
wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz
​
# 在home中解压​
tar -zxf Python-3.9.0.tgz
​
# 进入python3.9​
cd Python-3.9.0
​
# 编译文件  时间大概有1-3分钟​
./configure --prefix=/usr/local/python3
​
# 编译好后，会有另外一个提示，让run ./configure xxx​
./configure --enable-optimizations
​
# 安装​
make && make install
​
# 结束
​
查看安装目录
which python3.9
​
修改Ubuntu默认python为python3.9.0
1、接着需要做的是，删除/usr/bin目录下的python link文件
sudo rm -rf /usr/bin/python
​
2、删除后再建立新的链接关系：这里python3.9需要改成你自己的目录。
sudo ln -s /usr/local/bin/python3.9  /usr/bin/python

在次配置环境OpenVINO正常

三、YOLOv8 C++ 编译测试

3.1、编译安装OpenCV

参考 ubuntu18.04 编译安装opencv3.4.8

ubuntu18.04 编译安装opencv3.4.8 - 知乎

1、下载源码

地址：Releases - OpenCV

wget -o opencv4.8.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.8.0.zip

2、编译安装

参照 Install OpenCV-Python in Ubuntu，通过源码编译安装opencv，不需要支持python

sudo apt install -y g++ cmake make git libgtk2.0-dev pkg-config
unzip opencv-4.8.0.zip
cd opencv-4.8.0
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8
​
# 安装编译好的文件到系统相应目录
sudo make install

默认位置安装，将会安装系统如下目录

​

bin目录为可执行文件

lib是库文件，主要是以libopencv开头的so文件、文件夹：pkgconfig、python2.x、python3.x(pkgconfig里存放的是opencv.pc)；

share里就两个文件夹：OpenCV和licenses

3.2、下载 ultralytics 源码

从 ultralytics 下载源码，并解压，文件目录如下

3.3、Cmake升级

ubuntu16.04 Cmake版本升级3.12_shengji cmake 3.12-CSDN博客

下载：Index of /files/v3.12

cd /downloadstar -zxvf cmake-3.12.0-Linux-x86_64.tar.gz
​
配置环境变量
vim ~/.bashrc
​
在文件末尾添加cmake3.12的路径;
​
export PATH=/home/yifeng/yolov8_cpp/cmake-3.12.0-Linux-x86_64/bin:$PATH
​
source ~/.bashrc
​
可以通过cmake --version查看版本

​
3.4、修改 CMakeLists.txt

修改 /home/yifeng/yolov8_cpp/ultralytics-main/examples/YOLOv8-CPP-Inference 目录中的 CMakeLists.txt 文件，将其中的 openvino 目录改为本机安装的目录，如

3.5、编译可执行文件

通过以下命令编译 detect 可执行文件

cd ultralytics-main/examples/YOLOv8-OpenVINO-CPP-Inference
mkdir build
cd build
cmake ..
make

执行成功后，将在build目录生成detect可执行文件

出错：

sudo apt remove libtbb-dev

sudo apt install libpugixml-dev  # Ubuntu/Debian

3.6、准备 OpenVINO 模型(win11下导出)

导出openvino模型需要yolo环境，先安装ultralytics

pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
​
pip install onnx>=1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
​
pip install openvino-dev>=2023.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在 ultralytics 环境中通过以下命令导出 openvino 模型

yolo export model=yolov8n.pt imgsz=640 format=openvino

执行成功后，将生成 yolov8n_openvino_model 目录，里面是转换成功的openvino模型

3.7、detect 测试

将上述转换成功的 yolov8n_openvino_model 目录复制到YOLOv8-OpenVINO-CPP-Inference 目录，同时准备一张测试图片，执行以下命令

./detect ../yolov8n_openvino_model/yolov8n.xml ../yolov8n_openvino_model/bus.jpg

执行该命令时发生 GLIBCXX_3.4.30 找不到的错误

./detect: /home/csp/anaconda3/lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found (required by /opt/intel/openvino_2025.0.0/runtime/lib/intel64/libopenvino.so.2500)

解决方法是通过以下命令将 libstdc++.so.6 所在目录加入到环境变量中

# 查找 libstdc++.so.6 所在目录
find /usr -name "libstdc++.so.6"
# 输出 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6
​
# 将目录添加到环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH
​
# 查看环境变量
echo $LD_LIBRARY_PATH
​
# 输出以下内容，说明添加成功
# /usr/lib/x86_64-linux-gnu:/opt/intel/openvino_2025.0.0/runtime/3rdparty/tbb/lib:/opt/intel/openvino_2025.0.0/runtime/lib/intel64

继续执行 detect 命令，报以下错误

​

原因是程序中需要将识别的结果图片显示出来，但终端没有安装图形界面，导致报错，解决办法是修改源代码重新编译执行，或者在 MobaXterm 终端中执行，可以正常显示，如

至此，说明openvino安装成功，且 yolov8 c++ 目标检测示例能够成功编译和执行。

四、参考

Ubuntu 安装 OpenVINO 及 YOLOv8 C++编译测试 - 知乎

Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码记录

ubuntu16.04 Cmake版本升级3.12_shengji cmake 3.12-CSDN博客

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