c++ opencv4.5.3 dnn如何获取onnx模型输入的图像尺寸大小
时间: 2024-09-13 16:02:59 浏览: 38
在C++中使用OpenCV版本4.5.3以及其深度神经网络(dnn)模块加载ONNX模型时,通常需要确保输入的图像尺寸符合模型的期望输入尺寸。以下步骤可以用来获取ONNX模型输入的图像尺寸:
1. 加载ONNX模型:首先需要加载ONNX模型文件到`cv::dnn::Net`对象中。
2. 获取输入层信息:通过`Net`对象的`getLayerNames()`方法可以获取所有层的名称,然后使用`getInputName()`或`getInputNames()`方法获取输入层的名称。
3. 获取输入层的尺寸信息:通过获取到的输入层名称,使用`getLayer()`方法获取到输入层的信息,输入层的属性中通常包含了输入尺寸的元信息。
下面是一个示例代码片段,展示如何获取输入层的尺寸信息:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
int main() {
// 加载ONNX模型
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("model.onnx");
// 获取网络的输入层名称
std::vector<std::string> inputBlobNames = net.getInputNames();
std::string inputBlobName = inputBlobNames[0]; // 假设模型只有一个输入层
// 获取输入层的尺寸信息
cv::dnn::LayerDetails inputLayer = net.getLayer(inputBlobName);
std::vector<int> inputShape = inputLayer.getOutputShape();
// 输出输入层的尺寸信息
std::cout << "输入层尺寸: " << inputShape[2] << " x " << inputShape[3] << std::endl; // 高度和宽度
// ...
}
```
请注意,上述代码中的`inputShape[2]`和`inputShape[3]`分别表示输入图像的高度和宽度。某些模型可能还需要批量大小(batch size)和通道数信息,这些可以在`inputShape[0]`和`inputShape[1]`中找到。