opencvpython部署onnx

在Python中，OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个跨平台的模型交换格式，用于存储机器学习模型。如果你想将训练好的OpenCV模型部署到ONNX并利用ONNX的支持进行推理，可以按照以下步骤操作：

1. **训练模型**：首先，你需要使用OpenCV或其他深度学习框架训练好你的模型。这通常是基于卷积神经网络（CNN），例如SVM、Haar cascades等，如果涉及到深度学习，则可能是用TensorFlow、PyTorch等。

2. **转换模型**：一旦模型训练完毕，使用`cv2.dnn.blobFromImage()`和`dnn.readNetFromTensorflow()`等函数将模型转换为OpenCV支持的格式，然后通过`cv2.dnn.Net().importNet("model.pb")`导入TensorFlow模型或类似的方法导入其他框架的模型文件（如`.pb`、`.h5`等）。对于深度学习模型，可以使用`onnxmltools`库将模型转换为ONNX格式，如：

   import onnxmltools
   model_onnx = onnxmltools.convert_tensorflow(model)
   onnx_model_path = 'model.onnx'
   model_onnx.save(onnx_model_path)

3. **验证转换**：使用ONNX工具包（如`onnxruntime`）验证转换后的ONNX模型是否正确：

   import onnxruntime as ort
   sess = ort.InferenceSession(onnx_model_path)
   input_data = ... # 准备输入数据
   output = sess.run(None, {sess.get_inputs()[0].name: input_data})  # 运行模型

4. **部署和推理**：最后，在部署阶段，你可以使用ONNX Runtime API在任意支持ONNX的环境中（如Python、C++、Java等）加载模型，对实时或批量的数据进行推理处理。