c++ opencv 读取onnx

在使用OpenCV读取ONNX文件时，首先需要安装OpenCV库和ONNX库，确保环境可以正确运行。在安装完成后，可以按照以下步骤进行操作。

1. 导入所需的库文件。

import cv2
import numpy as np

2. 加载ONNX模型并创建推理引擎。

net = cv2.dnn.readNetFromONNX('model.onnx') # 根据实际的ONNX模型文件名进行调整

3. 读取输入图像并进行预处理。

image = cv2.imread('input.jpg') # 根据实际的输入图像文件名进行调整
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(224, 224), 
                             mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

4. 将预处理后的输入图像设置为网络的输入。

net.setInput(blob)

5. 进行前向推理，获取输出结果。

outputs = net.forward()

6. 处理输出结果并进行后续操作。

# 对输出结果进行处理

通过以上步骤，可以使用OpenCV读取ONNX文件，进行图像推理和处理。注意，具体的文件名、图像尺寸以及处理方式需要根据实际情况进行调整和修改。

相关问题

c++用opencv调用onnx

使用OpenCV调用ONNX需要以下步骤：

1. 首先，确保已经安装了OpenCV和ONNX的库和依赖项，并且正确地配置了环境变量。

2. 导入必要的库文件，包括opencv2和onnxruntime。

3. 加载ONNX模型。使用onnxruntime的InferenceSession类加载ONNX模型，将模型文件路径作为参数传递给构造函数。

4. 准备输入数据。根据模型的输入要求，准备输入数据。可以从图像文件中读取图像数据，然后调整大小和归一化。

5. 运行推理。使用OpenCV中的cv::dnn::Net类创建网络，并使用onnx模型初始化。将准备好的图像数据传递给网络，然后调用前向传播方法。

6. 获取输出结果。从网络中获取输出结果，可以通过cv::Mat对象来处理和显示。

7. 后处理。根据模型的输出要求，对输出进行后处理，例如解码类别标签或进行特定的处理。

8. 显示结果。可以使用OpenCV中的函数显示结果图像，例如cv::imshow或cv::imwrite。

需要注意的是，ONNX模型的输入和输出要求可能有所不同，因此在调用模型之前，需要仔细了解模型的结构和要求。此外，还应该处理异常情况，例如模型加载失败或输入数据不符合要求的情况。

总结起来，使用OpenCV调用ONNX模型需要加载模型、准备输入数据、运行推理、获取输出结果、后处理和显示结果等步骤。通过仔细理解模型的要求和OpenCV的接口，可以成功地调用ONNX模型。

C++的opencv如何读取onnx权重文件

可以使用cv::dnn::readNetFromONNX函数来读取ONNX权重文件。例如，如果ONNX文件名为model.onnx，代码如下所示：

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

然后，可以使用cv::dnn::Net的forward函数来运行网络。