pytorch生成模型，OPENCV调用生成的模型

可以使用PyTorch提供的模型加载方法来加载生成的模型，并使用OpenCV进行图像处理。首先，您需要使用PyTorch加载模型并将其设置为评估模式。接下来，您可以使用OpenCV加载图像并进行必要的预处理。最后，将预处理的图像传递给模型进行推理，并使用OpenCV处理输出结果。

以下是一个简单的示例代码，其中使用的是PyTorch中的ImageNet预训练模型ResNet18，并使用OpenCV加载和处理图像：

import cv2
import torch
import torchvision.transforms as transforms

# Load the model
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()

# Load and preprocess the image using OpenCV and PyTorch transforms
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = transforms.ToTensor()(img)
img = transforms.Resize((224, 224))(img)
img = transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))(img)
img = img.unsqueeze(0)

# Make a prediction using the model and convert the output to a numpy array
output = model(img).detach().numpy()
output = output.squeeze()

# Process the output using OpenCV
# ...

请注意，此代码仅提供了加载模型和图像以及进行预处理的示例。您需要根据您的具体需求进行更多的处理和后处理。