c++ onnxruntime 分割 不用opencv

ONNX Runtime是一个高性能的开源推理引擎，用于在各种硬件上执行机器学习模型。与OpenCV相比，ONNX Runtime具有更高的性能和更广泛的硬件支持。

要使用ONNX Runtime进行分割任务，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装ONNX Runtime库：首先，您需要安装ONNX Runtime库。您可以通过在终端中运行适当的安装命令来完成此操作，具体取决于您使用的操作系统和硬件。

2. 加载和解析模型：在使用ONNX Runtime之前，您需要加载和解析分割模型。您可以使用ONNX Runtime的API来加载和解析ONNX模型文件。

3. 准备输入数据：在进行分割之前，您需要准备输入数据。通常，输入数据是图像，您可以使用常见的图像库（如PIL）或将图像读取为NumPy数组。

4. 运行推断：一旦加载模型并准备好输入数据，您可以使用ONNX Runtime的API来运行推断。这将对输入数据进行模型的前向传递，并生成分割结果。

5. 处理输出结果：最后，您可以根据需求处理和可视化分割的输出结果。您可以使用常见的图像处理库（如PIL）或将输出结果转换为NumPy数组进行后续处理和可视化。

总结来说，使用ONNX Runtime进行分割任务不需要使用OpenCV。您只需要加载和解析模型、准备输入数据、运行推断以及处理输出结果。ONNX Runtime提供了高性能和硬件支持，可以有效地执行机器学习模型，包括分割任务。

相关问题

onnxruntime c++部署yolov5 seg

对于部署 YOLOv5 Segmentation 模型，可以通过以下步骤：

1. 将模型转换成 ONNX 格式

使用 PyTorch 软件包将 YOLOv5 Segmentation 模型训练并导出为 ONNX 格式。可以使用以下 Python 代码：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()

# Export the model to ONNX format
torch.onnx.export(model,                       # PyTorch model
                  torch.rand(1, 3, 640, 640),  # Input tensor shape
                  "yolov5s.onnx",             # Output ONNX model name
                  export_params=True)          # Export weights and biases

2. 使用 ONNX Runtime 部署模型

使用 ONNX Runtime C API，可以部署 ONNX 模型。可以使用以下 C++ 代码：

#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <vector>

#include "onnxruntime_c_api.h"

int main()
{
    OrtEnv* env;
    OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env);

    OrtSession* session;
    OrtStatus* status;
    const char* model_path = "yolov5s.onnx";
    OrtSessionOptions* session_options;
    OrtCreateSessionOptions(&session_options);
    status = OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CPU(session_options, ORT_ENABLE_ALL);
    status = OrtCreateSession(env, model_path, session_options, &session);

    OrtMemoryInfo* memory_info;
    OrtCreateCpuMemoryInfo(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault, &memory_info);

    // Prepare input
    OrtValue* input_tensor = NULL;
    size_t input_size = 1 * 3 * 640 * 640;
    void* input_data = malloc(input_size);

    // TODO: Populate input_data with image data in BGR format

    status = OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue(memory_info, input_data, input_size, {1, 3, 640, 640}, ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, &input_tensor);

    // Prepare output
    OrtValue* output_tensor = NULL;
    const char* output_name = "output"; // TODO: Replace with the actual output name of the YOLOv5 Segmentation model
    status = OrtSessionGetOutputCount(session, &output_count);
    std::vector<const char*> output_names(output_count);
    std::vector<int64_t> output_shapes(output_count);
    for (int i = 0; i < output_count; i++) {
        char* output_name_temp;
        status = OrtSessionGetOutputName(session, i, memory_info, &output_name_temp);
        assert(status == NULL);
        output_names[i] = output_name_temp;

        OrtTensorTypeAndShapeInfo* output_info;
        OrtSessionGetOutputTypeInfo(session, i, &output_info);
        assert(status == NULL);

        size_t num_dims;
        OrtTensorTypeAndShapeInfoGetShape(output_info, &output_shapes[i], 1, &num_dims);
        assert(status == NULL);

        OrtReleaseTensorTypeAndShapeInfo(output_info);
    }

    status = OrtSessionRun(session, NULL, &input_names[0], &input_tensors[0], 1, &output_names[0], 1, &output_tensor);
    assert(status == NULL);

    // TODO: Process output_tensor

    // Clean up
    OrtReleaseValue(input_tensor);
    OrtReleaseValue(output_tensor);
    OrtReleaseSession(session);
    OrtReleaseSessionOptions(session_options);
    OrtReleaseMemoryInfo(memory_info);
    OrtReleaseEnv(env);
    free(input_data);

    return 0;
}

3. 处理输出张量

YOLOv5 Segmentation 模型的输出张量是一个 4 维的张量，形状为 `[batch_size, num_classes, height, width]`，其中 `batch_size` 表示批大小，`num_classes` 表示类别数量，`height` 和 `width` 表示图像中每个像素的标签。可以使用以下 C++ 代码来解析输出张量：

OrtStatus* status;
float* output_data = OrtGetFloatPtr(output_tensor, &num_elements);
status = OrtGetValueCount(output_tensor, &output_count);
assert(status == NULL);

const int num_classes = output_shapes[1];
const int height = output_shapes[2];
const int width = output_shapes[3];

std::vector<int> predictions(num_elements);
for (int i = 0; i < num_elements; i++) {
    predictions[i] = (int) (output_data[i] * num_classes);
}

// TODO: Process predictions

4. 可视化分割结果

可以使用 OpenCV C++ 库来可视化分割结果，代码如下：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

// TODO: Replace with the actual image path
const char* image_path = "test.jpg";

// TODO: Replace with the actual output post-processing code
std::vector<int> predictions = postprocess_output(output_data, output_shapes);

cv::Mat image = cv::imread(image_path);
cv::Mat seg_image(height, width, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
for (int y = 0; y < height; y++) {
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        int prediction = predictions[y * width + x];
        if (prediction == 0) {
            seg_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(255, 255, 255); // Background
        } else {
            seg_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(0, 0, 255); // Object
        }
    }
}

cv::Mat result;
cv::addWeighted(image, 0.5, seg_image, 0.5, 0, result);
cv::imshow("Result", result);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();