帮我用c++编写动态连接库，实现多模型调用onnx，进行yolov5推理，并用Labview进行调用，并生成源码

好的，我可以帮你完成这个任务。

首先，需要安装ONNX运行库和YOLOv5模型。你可以从官方网站下载这些文件。在本例中，我们将使用ONNX运行库版本1.8.0和YOLOv5模型。

然后，创建一个C++项目，并将ONNX运行库和YOLOv5模型添加到项目中。你需要在代码中包含以下头文件：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>

接下来，创建一个函数来加载模型和进行推理。以下是一个示例函数：

void yolov5_inference(const char* model_path, const char* image_path, float confidence_threshold) {
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
    Ort::Session session(env, model_path, session_options);

    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
    Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);

    // Load image
    cv::Mat image = cv::imread(image_path);
    cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
    cv::resize(image, image, cv::Size(640, 640));
    std::vector<float> input_data;
    input_data.reserve(640 * 640 * 3);
    for (int c = 0; c < 3; ++c) {
        for (int i = 0; i < 640; ++i) {
            for (int j = 0; j < 640; ++j) {
                input_data.push_back(static_cast<float>(image.at<cv::Vec3b>(i, j)[c]) / 255.f);
            }
        }
    }
    std::vector<int64_t> input_dims = { 1, 3, 640, 640 };
    size_t input_size = sizeof(float) * input_data.size();

    // Create input tensor
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_size, input_dims.data(), input_dims.size());

    // Run inference
    std::vector<const char*> input_node_names = { "images" };
    std::vector<const char*> output_node_names = { "output" };
    std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, input_node_names.data(), &input_tensor, 1, output_node_names.data(), 1);

    // Process output
    const float* output_data = output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>();
    std::vector<int64_t> output_dims = output_tensors[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape();
    int num_boxes = static_cast<int>(output_dims[1]);
    int num_classes = static_cast<int>(output_dims[2]) - 5;
    std::vector<std::vector<float>> boxes(num_boxes, std::vector<float>(4, 0.f));
    std::vector<std::vector<float>> scores(num_boxes, std::vector<float>(num_classes, 0.f));
    std::vector<int> classes(num_boxes, 0);
    for (int i = 0; i < num_boxes; ++i) {
        int offset = i * output_dims[2];
        for (int c = 0; c < 4; ++c) {
            boxes[i][c] = output_data[offset + c];
        }
        float max_score = 0.f;
        for (int j = 0; j < num_classes; ++j) {
            scores[i][j] = output_data[offset + 5 + j];
            if (scores[i][j] > max_score) {
                max_score = scores[i][j];
                classes[i] = j;
            }
        }
    }

    // Filter results by confidence threshold
    std::vector<int> indices;
    for (int i = 0; i < num_boxes; ++i) {
        float max_score = *std::max_element(scores[i].begin(), scores[i].end());
        if (max_score > confidence_threshold) {
            indices.push_back(i);
        }
    }

    // Print results
    for (int i : indices) {
        std::cout << "Box " << i << ": ";
        for (float c : boxes[i]) {
            std::cout << c << ", ";
        }
        std::cout << "Class: " << classes[i] << ", Score: " << *std::max_element(scores[i].begin(), scores[i].end()) << std::endl;
    }
}

此函数使用ONNX运行库加载YOLOv5模型并对给定图像进行推理。它还采用置信度阈值作为输入参数，并仅返回置信度大于该值的边界框。

最后，将此函数编译为动态连接库：

#include <windows.h>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#define DllExport __declspec(dllexport)

extern "C" DllExport void yolov5_inference(const char* model_path, const char* image_path, float confidence_threshold);

void yolov5_inference(const char* model_path, const char* image_path, float confidence_threshold) {
    // Same as the previous function
}

最后，你可以使用LabVIEW调用此动态链接库。在LabVIEW中调用动态链接库的方法因版本而异。可以在LabVIEW帮助文档中找到有关如何调用动态链接库的更多信息。

至于生成源码，你可以使用Visual Studio生成动态链接库项目的源代码。在Visual Studio中，选择“生成”->“生成解决方案”，然后在项目文件夹中找到生成的源代码文件。这些文件将包括所有源文件和头文件，以及生成的动态链接库。