c++ opencv dnn如何获取onnx模型输入的图像尺寸大小

在使用C++和OpenCV的DNN模块加载ONNX模型时，获取输入图像的尺寸大小通常涉及到两个步骤：首先，你需要知道模型输入层的名称以及输入层的尺寸信息；其次，你需要根据输入层的尺寸要求对要输入的图像进行预处理，比如缩放和裁剪。

具体步骤如下：

1. 加载模型：首先，你需要加载ONNX模型文件到DNN模块中。

   cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("model.onnx");

2. 获取模型输入层信息：通过`net.getLayerNames()`方法可以获得所有层的名称，然后你可以找到输入层的名称。

   std::vector<String> layerNames = net.getLayerNames();
   std::vector<int> blobIdx = net.getBlobNames();

3. 获取输入层尺寸：在OpenCV 4.5.0及以后的版本中，`cv::dnn::Net::getInputShape()`方法可以用来获取输入层的尺寸信息。

   int inputBlobIndex = -1;
   cv::Mat inputBlob;
   for (int i = 0; i < blobIdx.size(); ++i) {
       if (std::find(layerNames.begin(), layerNames.end(), blobIdx[i]) != layerNames.end()) {
           inputBlobIndex = i;
           break;
       }
   }
   if (inputBlobIndex >= 0) {
       auto inputShape = net.getInputShape(inputBlobIndex);
       int height = inputShape[2];
       int width = inputShape[3];
   }

4. 图像预处理：在将图像输入模型之前，你需要根据获取到的输入层尺寸信息对图像进行相应的预处理，比如缩放到合适的尺寸、进行归一化等操作。

请注意，这里提供的代码示例是一个基本的框架，你可能需要根据你的具体模型和需求进行调整。