c++如何使用onnxruntime库调用openpose导出的onnx模型进行姿态检测

在C++中使用ONNXRuntime库调用OpenPose导出的ONNX模型进行姿态检测需要几个步骤：

1. **安装ONNXRuntime**：首先确保你已经安装了ONNXRuntime。如果还没有，可以访问官方网站(https://github.com/microsoft/onnxruntime)下载适用于C++的版本并按照指示进行安装。

2. **下载和准备OpenPose ONNX模型**：从OpenPose项目的GitHub仓库中获取包含姿势估计模型的ONNX文件。通常，在OpenPose的官方示例或模型发布中能找到这样的模型。

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git submodule update --init --recursive

然后找到OpenPose提供的ONNX模型，将其复制到你的项目目录。

3. **加载模型**：使用ONNXRuntime的`ORTSession`类加载ONNX模型：

#include "ort_c_api.h"
// ...

std::ifstream model_file("path_to_your_openpose_model.onnx", std::ios::binary);
 OrtApi* ort = OrtApi_Create();
 OrtSession sess;
 ORT_STATUS_CODE status = ort_apis->SessionCreate(
        ort,
        model_file.rdbuf(),
        nullptr, // 输入名称的数组
        nullptr, // 输出名称的数组
        &sess,
        nullptr); // 用户自定义选项
if (status != ORT_SUCCESS) {
    // 处理错误...
}

4. **设置输入数据**：根据OpenPose模型的要求，你需要将待处理的人体图像转换成适当的输入张量格式。这可能涉及预处理，如调整尺寸、标准化等。

5. **运行推理**：

   const OrtValue* input = ort_apis->Run(sess, nullptr, &input_name, &output_tensor_desc, &outputs, 1, nullptr);
   if (input == nullptr || output == nullptr) {
       // 处理错误...
   }

6. **解析输出**：OpenPose的输出可能是关键点列表或其他形式，根据模型结构解析这些信息，得到人体的姿态信息。

7. **清理资源**：

   ort_apis->ReleaseValue(&outputs[0]);
   ort_apis->SessionClose(sess);
   OrtApi_Destroy(ort);