给出c++实现的代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在C++中加载和运行使用TensorRT转换的Yolov8 Pose模型：

// 包含必要的头文件
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"

// 定义一些常量
const int INPUT_H = 416;
const int INPUT_W = 416;
const int NUM_CLASSES = 80;
const int BATCH_SIZE = 1;

// 定义TensorRT的推理引擎和上下文
nvinfer1::IRuntime* runtime;
nvinfer1::ICudaEngine* engine;
nvinfer1::IExecutionContext* context;

// 加载TensorRT模型
void loadModel(const std::string& enginePath) {
    std::ifstream engineFile(enginePath, std::ios::binary);
    if (!engineFile) {
        std::cerr << "无法打开TensorRT引擎文件！" << std::endl;
        exit(1);
    }

    engineFile.seekg(0, std::ios::end);
    size_t fileSize = engineFile.tellg();
    engineFile.seekg(0, std::ios::beg);
    std::vector<char> engineData(fileSize);
    engineFile.read(engineData.data(), fileSize);
    engineFile.close();

    runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
    engine = runtime->deserializeCudaEngine(engineData.data(), fileSize);
    context = engine->createExecutionContext();
}

// 在图像上运行推理
void runInference(const cv::Mat& image) {
    // 创建输入和输出缓冲区
    float* inputBuffer;
    float* outputBuffer;
    cudaMalloc(&inputBuffer, BATCH_SIZE * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float));
    cudaMalloc(&outputBuffer, BATCH_SIZE * NUM_CLASSES * sizeof(float));

    // 对输入图像进行预处理
    cv::Mat resizedImage;
    cv::resize(image, resizedImage, cv::Size(INPUT_W, INPUT_H));
    resizedImage.convertTo(resizedImage, CV_32F, 1 / 255.0);
    float* inputData = reinterpret_cast<float*>(resizedImage.data);

    // 将输入数据拷贝到GPU缓冲区中
    cudaMemcpy(inputBuffer, inputData, BATCH_SIZE * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 运行推理
    void* buffers[] = { inputBuffer, outputBuffer };
    context->executeV2(buffers);

    // 获取输出结果
    float* outputData = new float[NUM_CLASSES];
    cudaMemcpy(outputData, outputBuffer, BATCH_SIZE * NUM_CLASSES * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 处理输出结果
    for (int i = 0; i < NUM_CLASSES; ++i) {
        std::cout << "类别 " << i << " 的概率：" << outputData[i] << std::endl;
    }

    // 释放资源
    delete[] outputData;
    cudaFree(inputBuffer);
    cudaFree(outputBuffer);
}

int main() {
    // 加载模型
    std::string enginePath = "path/to/your/engine.plan";
    loadModel(enginePath);

    // 加载图像
    std::string imagePath = "path/to/your/image.jpg";
    cv::Mat image = cv::imread(imagePath);

    // 运行推理
    runInference(image);

    // 释放资源
    context->destroy();
    engine->destroy();
    runtime->destroy();

    return 0;
}

请注意，上述代码仅为示例，可能需要根据您的实际情况进行适当的修改和调整。您需要根据您的环境和TensorRT版本进行相应的配置和编译。此外，还需要确保您已正确安装OpenCV，并提供正确的模型文件路径和图像文件路径。

希望这能帮助到您！如果您有任何问题，请随时提问。