YOLOV8作为YOLO系列的最新版本，在目标检测速度和精度上进行了优化。OpenCV和ONNXRuntime为其推理过程提供了高效的工具。OpenCV负责图像预处理和后处理，而ONNXRuntime负责加载和执行YOLOV8模型。

在C++环境中，可使用以下命令安装OpenCV和ONNXRuntime：

# For OpenCV
sudo apt-get install libopencv-dev
# For ONNXRuntime
pip install onnxruntime

模型加载通过ONNXRuntime的OrtSession接口实现：

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, \"ONNXRuntime\");
Ort::SessionOptions session_options;
Ort::Session session(env, model_path, session_options);

输入图像预处理包括图像大小调整、像素值归一化以及可能的色彩空间转换，可使用OpenCV的resize、cvtColor和normalize函数完成：

cv::Mat image = cv::imread(\"image.jpg\");
cv::resize(image, image, cv::Size(640, 640)); 
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
image.convertTo(image, CV_32F, 1.0 / 255.0);

模型推理过程需要将预处理后的图像转换为ONNXRuntime可接受的格式，执行推理并解析输出结果。最后，对输出结果进行后处理，例如非极大值抑制，以获取最终的目标检测结果。