1.下载yolov8项目源码GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite

 2.下载opencvReleases - OpenCV,建议版本>=4.7.0,选择下载源码，

windows版本由于使用的编译器与我们所使用的mingw不一致，后续会出现错误，所以我们选择自己编译

3.下载cmake编译工具，添加到环境变量，自行百度，版本选最新即可

4.下载c++编译器mingwhttps://github.com/niXman/mingw-builds-binaries/releases?page=2，版本注意选择好，我这里选择的是11.2.0这个版本，如果选择最新版的后面编译opencv源码时会出现问题（原因未知）

 5.使用cmake和mingw编译opencv源码

        在opencv源码目录下建立两个文件夹mingw_build和bulid

        cmd进入mingw_build执行以下命令

cmake -G "MinGW Makefiles" C:\opencv-4.7.0 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=C:\opencv-4.7.0\build -DEBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PREF_TESTS=OFF

mingw32-make install -j 8

6.完成第五步后，把C:\opencv-4.7.0\build\x64\mingw\bin这一路径添加到环境变量Path中

7.把训练好的.pt权重文件转换成.onnx文件，自行百度

8.大概阅读主文件，修改相关路径或参数

9.修改cmakelist.txt

10.在yolov8源码目录example/YOLOv8-CPP-Inferevce下新建build文件夹，

进入文件夹执行两条命令

cmake .. -G "MinGW Makefiles"
make

 注意事项

在第五步编译opencv源码和第10步编译推理文件时，如果出现一些奇怪的报错，比如

 could not convert template argument 'cv::obsensor::ComPtr<IMFA

 undefined reference to `xxxxx‘

等错误大都是由于mingw编译器版本，opencv版本不匹配导致的，

目前使用我以上指定的版本已调通。

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 opencv4.7.0

 mingw编译器选择 x86_64-11.2.0-release-posix-sjlj-rt_v9-rev0.7z

编译的opencv源码放在这里