用c++实现dnn推理代码

用C语言实现DNN推理代码可以使用深度神经网络库（Deep Neural Network library），例如Caffe、TensorFlow、PyTorch，这些库可以为深度神经网络模型实现推理代码，并帮助开发者进行训练。

相关问题

用C++语言写opencv dnn推理onnx Unet语义分割模型的代码

下面是一个简单的 C++ OpenCV DNN 推理代码示例，使用 ONNX 格式的 U-Net 模型进行语义分割：

#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取模型文件
    const string model_file_path = "unet.onnx";
    Net net = readNetFromONNX(model_file_path);

    // 读取输入图像
    const string input_file_path = "input.jpg";
    Mat input_image = imread(input_file_path);

    // 预处理输入图像
    Mat input_blob = blobFromImage(input_image, 1.0 / 255.0, Size(572, 572), Scalar(0, 0, 0), true, false);

    // 运行推理
    Mat output_blob;
    net.setInput(input_blob);
    net.forward(output_blob);

    // 后处理输出结果
    Mat output_image;
    output_blob = output_blob.reshape(1, 388 * 388);
    output_blob.convertTo(output_blob, CV_8UC1, 255.0);
    applyColorMap(output_blob, output_image, COLORMAP_JET);

    // 显示输出结果
    imshow("Output", output_image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个示例代码假设已经有了一个 ONNX 格式的 U-Net 模型文件 `unet.onnx` 和一个输入图像文件 `input.jpg`。代码中首先使用 `readNetFromONNX` 函数读取了模型文件，然后使用 `imread` 函数读取了输入图像。

接下来，代码中使用 `blobFromImage` 函数将输入图像转换成网络需要的输入格式，并使用 `setInput` 函数将输入数据设置到网络中，使用 `forward` 函数进行推理，得到输出结果。

最后，代码中使用 `reshape` 函数和 `convertTo` 函数对输出结果进行后处理，然后使用 `applyColorMap` 函数将结果可视化，使用 `imshow` 函数显示输出结果，使用 `waitKey` 函数等待用户按下键盘。

用c++ opencv dnn调用keypointrcnn_resnet50_fpn.onnx模型写一个姿态估计示例，同时给出将keypointrcnn_resnet50_fpn转为onnx模型的示例

姿态估计示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载模型
    Net net = readNetFromONNX("keypointrcnn_resnet50_fpn.onnx");

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cout << "Error opening video stream" << endl;
        return -1;
    }

    while (true)
    {
        Mat frame;
        cap.read(frame);

        // 对图像进行预处理
        Mat inputBlob = blobFromImage(frame, 1.0 / 255, Size(1024, 1024), Scalar(0, 0, 0), true, false);
        net.setInput(inputBlob);

        // 进行推理
        vector<Mat> outs;
        net.forward(outs);

        // 获取关键点和边框坐标
        Mat detection = outs[0];
        Mat keypoints = outs[1];

        // 绘制关键点和边框
        for (int i = 0; i < detection.rows; i++)
        {
            float confidence = detection.at<float>(i, 2);
            if (confidence > 0.7)
            {
                int x1 = detection.at<float>(i, 3) * frame.cols;
                int y1 = detection.at<float>(i, 4) * frame.rows;
                int x2 = detection.at<float>(i, 5) * frame.cols;
                int y2 = detection.at<float>(i, 6) * frame.rows;
                rectangle(frame, Point(x1, y1), Point(x2, y2), Scalar(0, 255, 0), 2);

                for (int j = 0; j < keypoints.cols; j += 3)
                {
                    int x = keypoints.at<float>(i, j) * frame.cols;
                    int y = keypoints.at<float>(i, j + 1) * frame.rows;
                    float score = keypoints.at<float>(i, j + 2);
                    if (score > 0.3)
                        circle(frame, Point(x, y), 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
                }
            }
        }

        // 显示结果
        imshow("Pose Estimation", frame);

        // 按Esc键退出
        if (waitKey(1) == 27)
            break;
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

将keypointrcnn_resnet50_fpn转为onnx模型的示例：

import torch
import torchvision

# 加载模型
model = torchvision.models.detection.keypointrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 导出模型为ONNX格式
input_shape = (3, 800, 800)
x = torch.randn(*input_shape)
torch.onnx.export(model, x, "keypointrcnn_resnet50_fpn.onnx", input_names=["input"], output_names=["detection", "keypoints"], opset_version=11)