qt+cuda+tensorrt:基于qt+cuda+trt+win10的图像分类

基于Qt、CUDA和TensorRT的Win10图像分类是一种通过使用Qt框架进行GUI设计、利用CUDA进行高效的图像处理，以及使用TensorRT进行深度学习模型加速的方法。

首先，Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，可以用于开发图形界面应用程序。通过使用Qt，我们可以设计出友好的图形界面，方便用户与应用程序进行交互。

其次，CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API模型，它可以利用GPU的并行计算能力进行高性能的图像处理。通过将图像数据传递给CUDA，我们可以在GPU上进行并行的图像分类处理，提高处理速度和效率。

最后，TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理引擎，它可以优化深度学习模型，并利用GPU的高并行计算能力进行推理计算。在图像分类中，我们可以使用TensorRT来加速深度学习模型的预测过程，从而提高图像分类的速度和准确度。

综上所述，基于Qt、CUDA和TensorRT的Win10图像分类是一种通过使用Qt设计友好的图形界面，利用CUDA进行高效的图像处理，以及使用TensorRT加速深度学习模型的方法。这种方法可以提高图像分类的速度和准确度，在图像分类相关的应用领域具有广泛的应用前景。

相关问题

这段代码输出坐标位置不对= doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vector<Yolo::Detection>> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); float x = r.x; float y = r.y; float w = r.width; float h = r.height; int class_id = res[j].class_id; float conf = res[j].conf;

这段代码的功能是根据目标检测的结果，获取目标的位置信息和置信度。其中，函数`doInference`是用来推理模型的，它将输入数据`trt->data`传入模型，得到输出结果`trt->prob`。然后，对于每个检测到的目标，都可以通过`get_rect`函数获取其在原图中的位置，并使用这些位置信息和置信度等信息，填充一个二维数组`res_array`。在这段代码中，变量`x`和`y`表示目标框左上角在原图中的横坐标和纵坐标，变量`w`和`h`表示目标框的宽度和高度，变量`class_id`表示目标所属的类别，变量`conf`表示目标检测的置信度。但是，如果输出坐标位置不对，可能是`get_rect`函数的实现有问题，或者输入数据`trt->data`或输出数据`trt->prob`的格式不正确。需要进一步排查问题。

写下这段代码怎么绘制框doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vectorYolo::Detection> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); res_array[j][0] = r.x; res_array[j][1] = r.y; res_array[j][2] = r.width; res_array[j][3] = r.height; res_array[j][4] = res[j].class_id; res_array[j][5] = res[j].conf;

这段代码是目标检测算法输出结果的处理代码，如果需要在图像上绘制检测框，可以按照以下步骤进行：

1. 遍历结果数组中的每个目标，获取目标的坐标和大小信息：

for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) {
    cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox);
    float x = r.x;
    float y = r.y;
    float w = r.width;
    float h = r.height;
    int class_id = res[j].class_id;
    float conf = res[j].conf;
   // ... 
}

2. 计算边界框的四个顶点坐标：

float left = x - w / 2;
float top = y - h / 2;
float right = x + w / 2;
float bottom = y + h / 2;

3. 使用 OpenCV 的 rectangle() 函数绘制边界框：

cv::rectangle(img, cv::Point(left, top), cv::Point(right, bottom), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

其中，cv::Scalar(0, 255, 0) 表示绘制框的颜色，2 表示绘制框的线宽。

完整代码如下：

doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE);
std::vector<std::vector<Yolo::Detection>> batch_res(1);
auto& res = batch_res[0];
nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH);
int len = res.size();
// 结果数组
float(*res_array)[6] = new float[len][6];
// 得到所有目标的数据
for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) {
    cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox);
    float x = r.x;
    float y = r.y;
    float w = r.width;
    float h = r.height;
    int class_id = res[j].class_id;
    float conf = res[j].conf;
    // 计算边界框的四个顶点坐标
    float left = x - w / 2;
    float top = y - h / 2;
    float right = x + w / 2;
    float bottom = y + h / 2;
    // 绘制边界框
    cv::rectangle(img, cv::Point(left, top), cv::Point(right, bottom), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
}