基于onnx模型下的车辆目标检测的推理模型脚本代码和http推理服务脚本代码

基于ONNX模型的车辆目标检测通常涉及几个步骤：模型加载、预处理输入数据、前向传播计算以及结果解析。以下是一个简单的Python示例，使用TensorFlow Serving作为HTTP推理服务：

首先，假设我们有一个已经转换成ONNX格式的车辆目标检测模型（如YOLOv3）：

import requests
import cv2
import onnxruntime

# 加载ONNX模型
model_path = "path_to_your_onnx_model.onnx"
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)

def infer_image(image_url):
    # 下载并读取图像
    response = requests.get(image_url)
    img = cv2.imdecode(response.content, cv2.IMREAD_COLOR)

    # 对图像进行预处理
    input_tensor = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    input_tensor = cv2.resize(input_tensor, ( ort_session.get_inputs()[0].shape[2], ort_session.get_inputs()[0].shape[3] ))

    # 将numpy数组转为模型需要的输入格式
    input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
    input_data = np.expand_dims(input_tensor, axis=0)

    # 进行推理
    output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
    prediction = ort_session.run([output_name], {input_name: input_data})

    # 解析输出（这取决于具体的模型结构）
    detections = parse_detection_results(prediction, image_size)  # 模拟解析函数

    return detections

def parse_detection_results(preds, image_shape):
    # ...这里对预测结果进行解析，比如非极大抑制等...

# 使用HTTP推理服务
url = 'http://your-tensorflow-serving-url/v1/models/vehicle_detection:predict'
image_url = 'https://example.com/image.jpg'
detections = infer_image(image_url)

在这个例子中，`infer_image`函数负责接收图片URL，下载图片并调用ORT（ONNX Runtime）进行推理。然后，你需要实现一个自定义的`parse_detection_results`函数来解析模型输出的目标检测结果。

至于HTTP推理服务脚本，这是TensorFlow Serving的一部分，它本身不是Python代码，