我现在有个从pt转onnx的模型，我要不依赖torch，请帮我写一个加载模型，预处理图像归一，后处理iou和nms以及画框后输出某个类别的目标坐标的代码

在Python中，你可以使用ONNX库来加载ONNX模型，并结合其他库如OpenCV进行图像预处理、IoU计算和非极大值抑制(NMS)。以下是一个基本的代码框架，假设你的ONNX模型已经准备好并安装了`onnx`, `opencv-python`, 和`pycocotools`（用于计算IoU和NMS）。请注意，你需要根据实际模型结构调整输入和输出层。

import cv2
import numpy as np
from onnx import load
from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval

# 加载ONNX模型
model = load('your_model.onnx')

# 初始化coco数据集，替换为你的实际类别列表
coco = COCO('path_to_coco_annotations.json')
class_ids_of_interest = [1, 2, 3]  # 例如，感兴趣的目标类别

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # ONNX模型通常需要BGR格式
    img /= 255.0  # 归一化到[0, 1]
    return img[np.newaxis, ...]

def postprocess_predictions(predictions, class_id):
    boxes = predictions['boxes']  # 获取预测的边界框
    scores = predictions['scores'][class_id]  # 提取对应类别的置信度

    # 使用非极大值抑制 (NMS)
    iou_threshold = 0.5  # 可调整此阈值
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, scores, score_threshold=0.5, nms_threshold=iou_threshold)

    # 保留经过NMS后的结果
    boxes = boxes[indices]
    return boxes

def main(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)

    # 预测
    output = model.run(None, {'input': image})  # 检查模型输入张量名，这里假设是'input'

    # 解码模型输出（这取决于你的模型结构）
    decoded_preds = decode_output(output, model.graph.output_names)

    # 对每个感兴趣的类别进行处理
    for class_id in class_ids_of_interest:
        preds_for_class = postprocess_predictions(decoded_preds, class_id)
        
        # 根据你的需求，可能还需要绘制边界框并保存到文件或显示出来
        draw_boxes(image, preds_for_class, class_id)

    # 如果需要 IoU 计算，可以在这个阶段进行，但未包含在上述代码中
    # coco_eval = COCOeval(coco, predictions, 'bbox')  # 这里predictions是处理过的结果
    # coco_eval.evaluate()
    # coco_eval.accumulate()
    # coco_eval.summarize()

def decode_output(output, output_names):
    # 解码函数，将模型输出转换成边界框等信息
    # 这部分需要根据你的模型结构来编写
    pass

def draw_boxes(image, boxes, class_id):
    # 用OpenCV绘制边界框，这里的代码示例仅作参考，根据实际需求调整
    for box in boxes:
        x1, y1, x2, y2 = box.tolist()
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 255, 0), thickness=2)
        text = f"Class {class_id}"
        cv2.putText(image, text, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

if __name__ == "__main__":
    image_path = 'path_to_your_image.jpg'
    main(image_path)

别忘了替换`your_model.onnx`为你的实际ONNX模型路径，以及相应的`image_path`和`coco_annotations.json`路径。这个代码只是一个基础模板，具体实现细节可能会因模型结构而有所不同。如果你有任何关于模型输出解码的问题，或者对特定步骤有疑问，请告诉我，我会进一步指导。