yolov7部署c++

关于 YOLOv7 的 C++ 部署，你可以参考以下步骤：

1. 下载 YOLOv7 模型文件和权重文件。
2. 安装 OpenCV 库和 CUDA 工具包（如果需要 GPU 加速）。
3. 编写 C++ 代码，加载模型文件和权重文件，读取输入图像，进行预测，输出检测结果。
4. 编译并运行代码。

以下是一个简单的 YOLOv7 C++ 部署示例代码：

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

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

int main()
{
    // 加载模型文件和权重文件
    Net net = readNet("yolov7.cfg", "yolov7.weights", "darknet");

    // 读取输入图像
    Mat image = imread("test.jpg");

    // 构建输入 Blob
    Mat blob = blobFromImage(image, 1 / 255.0, Size(416, 416), Scalar(), true, false);

    // 设置输入 Blob
    net.setInput(blob);

    // 进行预测
    vector<Mat> outs;
    net.forward(outs, net.getUnconnectedOutLayersNames());

    // 输出检测结果
    for (const auto& out : outs)
    {
        for (int i = 0; i < out.rows; i++)
        {
            const float* data = out.ptr<float>(i);
            int classId = max_element(data, data + out.cols) - data;
            float confidence = data[classId];
            if (confidence > 0.5)
            {
                cout << "classId: " << classId << ", confidence: " << confidence << endl;
            }
        }
    }

    return 0;
}