C++ 安装OpenCV库和libtorch库

安装 OpenCV 库：

1. 下载 OpenCV 源代码并解压。

2. 安装 CMake 工具。

3. 在 CMake 中设置源代码路径和二进制文件路径。

4. 配置 OpenCV。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D WITH_EIGEN=ON -D WITH_V4L=ON -D WITH_OPENGL=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.1/modules ..

5. 编译 OpenCV。

make -j4

6. 安装 OpenCV。

sudo make install

安装 libtorch 库：

1. 下载 libtorch 库。

2. 解压库文件。

3. 安装 C++ 编译器和 CMake 工具。

4. 在 CMake 中设置源代码路径和二进制文件路径。

5. 配置 libtorch。

cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch ..

6. 编译 libtorch。

make -j4

7. 安装 libtorch。

sudo make install

注意：以上步骤仅供参考，具体操作可能因环境和版本而异。建议在官方文档和教程的指导下进行安装。

相关问题

c++ opencv mat和libtorch tensor实现python的remake[probs > conf_threshold] = 255

C++中使用OpenCV和LibTorch库实现类似于Python中的操作可以这么写：

cv::Mat remake = ...; // 定义一个cv::Mat对象remake并初始化
at::Tensor tensor_probs = ...; // 定义一个LibTorch的Tensor对象tensor_probs并初始化
float conf_threshold = ...; // 定义一个阈值conf_threshold
at::Tensor mask_tensor = tensor_probs.gt(conf_threshold); // 创建一个掩膜mask_tensor，其中tensor_probs中大于conf_threshold的元素值为1，其他为0
cv::Mat mask = cv::Mat(mask_tensor.size(0), mask_tensor.size(1), CV_32FC1, mask_tensor.data_ptr<float>()).clone(); // 将mask_tensor转换为cv::Mat对象mask
mask.convertTo(mask, CV_8UC1, 255); // 将mask中的元素值从[0,1]转换到[0,255]，并转换为CV_8UC1类型
remake.setTo(255, mask); // 使用掩膜mask将remake中满足条件的像素值设置为255

其中，`gt`方法用于比较Tensor中的每个元素是否大于指定的值，返回一个Tensor，元素值为0或1；`data_ptr`方法用于获取Tensor的指针；`clone`方法用于创建一个cv::Mat对象，并复制输入的数据；`convertTo`方法用于将cv::Mat对象中的像素值从一个范围转换到另一个范围，并将数据类型转换为指定类型。

需要注意的是，由于LibTorch中的Tensor和OpenCV中的Mat对象的数据存储方式不同，因此需要进行一些数据类型和存储格式的转换。

用c++ libtorch opencv调用keypointrcnn_resnet50_fpn模型写一个姿态估计示例

以下是一个使用C++、LibTorch和OpenCV调用KeypointRCNN ResNet50 FPN模型进行姿态估计的示例代码：

#include <torch/script.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  // 加载模型
  torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("keypointrcnn_resnet50_fpn.pt");
  module.eval();

  // 加载图像
  cv::Mat image = cv::imread("test_image.jpg");
  cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
  cv::Mat image_float;
  image.convertTo(image_float, CV_32F, 1.0/255);

  // 转换图像为Tensor
  torch::Tensor image_tensor = torch::from_blob(image_float.data, {1, image.rows, image.cols, 3}).permute({0, 3, 1, 2}).to(torch::kCUDA);

  // 运行模型
  std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
  inputs.push_back(image_tensor);
  at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor().squeeze();

  // 解析输出
  torch::Tensor boxes = output.select(1, 0);
  torch::Tensor classes = output.select(1, 1);
  torch::Tensor keypoints = output.select(1, 2);

  // 绘制关键点及姿态估计结果
  for (int i = 0; i < boxes.size(0); i++) {
    cv::Rect rect(cv::Point(boxes[i][0].item<float>(), boxes[i][1].item<float>()), cv::Point(boxes[i][2].item<float>(), boxes[i][3].item<float>()));
    cv::rectangle(image, rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    int cls = classes[i].item<int>();
    for (int j = 0; j < keypoints.size(2); j++) {
      int x = keypoints[i][j][0].item<float>();
      int y = keypoints[i][j][1].item<float>();
      int v = keypoints[i][j][2].item<float>();
      if (v > 0.5) {
        cv::circle(image, cv::Point(x, y), 3, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
      }
    }
  }

  // 显示结果
  cv::imshow("result", image);
  cv::waitKey(0);
}

注意，这个示例代码假设你已经安装好了LibTorch和OpenCV，并且已经下载了KeypointRCNN ResNet50 FPN模型并保存为`keypointrcnn_resnet50_fpn.pt`。如果你还没有安装或下载这些工具和资源，请按照官方文档进行安装和下载。同时，这个示例代码仅仅是一个演示，实际应用中需要根据具体的需求进行改进和优化。