如果不用onnx runtime库来调用onnx呢有没有其他办法

当你不使用ONNX Runtime库来调用ONNX模型时，你可以考虑以下几种方法：

1. 使用其他深度学习框架：如果你已经使用了其他深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），你可以将ONNX模型导入到这些框架中，并使用框架提供的API来加载和运行模型。

2. 使用专门的推理引擎：除了ONNX Runtime，还有其他一些专门用于推理的引擎，如TensorRT、OpenVINO等。这些引擎提供了高效的推理功能，并且支持加载和运行ONNX模型。

3. 自行实现推理逻辑：如果你对深度学习模型的推理过程比较了解，你可以自行实现推理逻辑。这需要你对模型的结构和参数有一定的了解，并且需要编写代码来加载模型、进行前向计算等操作。

4. 使用其他语言的ONNX解析库：除了ONNX Runtime，还有其他一些语言的ONNX解析库，如Python的onnx模块、C++的onnx-parser等。你可以使用这些库来解析ONNX模型，并根据需要进行后续的操作。

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c++如何使用onnxruntime库调用openpose导出的onnx模型进行姿态检测

在C++中使用ONNXRuntime库调用OpenPose导出的ONNX模型进行姿态检测需要几个步骤：

1. **安装ONNXRuntime**：首先确保你已经安装了ONNXRuntime。如果还没有，可以访问官方网站(https://github.com/microsoft/onnxruntime)下载适用于C++的版本并按照指示进行安装。

2. **下载和准备OpenPose ONNX模型**：从OpenPose项目的GitHub仓库中获取包含姿势估计模型的ONNX文件。通常，在OpenPose的官方示例或模型发布中能找到这样的模型。

git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git submodule update --init --recursive

然后找到OpenPose提供的ONNX模型，将其复制到你的项目目录。

3. **加载模型**：使用ONNXRuntime的`ORTSession`类加载ONNX模型：

#include "ort_c_api.h"
// ...

std::ifstream model_file("path_to_your_openpose_model.onnx", std::ios::binary);
 OrtApi* ort = OrtApi_Create();
 OrtSession sess;
 ORT_STATUS_CODE status = ort_apis->SessionCreate(
        ort,
        model_file.rdbuf(),
        nullptr, // 输入名称的数组
        nullptr, // 输出名称的数组
        &sess,
        nullptr); // 用户自定义选项
if (status != ORT_SUCCESS) {
    // 处理错误...
}

4. **设置输入数据**：根据OpenPose模型的要求，你需要将待处理的人体图像转换成适当的输入张量格式。这可能涉及预处理，如调整尺寸、标准化等。

5. **运行推理**：

   const OrtValue* input = ort_apis->Run(sess, nullptr, &input_name, &output_tensor_desc, &outputs, 1, nullptr);
   if (input == nullptr || output == nullptr) {
       // 处理错误...
   }

6. **解析输出**：OpenPose的输出可能是关键点列表或其他形式，根据模型结构解析这些信息，得到人体的姿态信息。

7. **清理资源**：

   ort_apis->ReleaseValue(&outputs[0]);
   ort_apis->SessionClose(sess);
   OrtApi_Destroy(ort);

onnxruntime调用onnx格式

OnnxRuntime是一个用于执行ONNX模型的开源引擎，它支持多种平台和硬件设备，包括CPU、GPU和FPGA等。要使用OnnxRuntime调用ONNX格式的模型，可以按照以下步骤进行：

1. 安装OnnxRuntime库：可以在OnnxRuntime官方网站上下载并安装相应版本的库。

2. 加载ONNX模型：使用OnnxRuntime提供的API加载ONNX格式的模型文件，并创建InferenceSession对象。

3. 准备输入数据：为模型准备输入数据，可以使用C++的STL容器或者指针数组来存储数据。

4. 执行推理：调用InferenceSession对象的Run方法，将准备好的输入数据作为参数传入，执行模型推理过程。

5. 获取输出结果：从InferenceSession对象中获取输出结果，可以使用C++的STL容器或者指针数组来接收数据。

以下是一个简单的C++代码示例，演示了如何使用OnnxRuntime调用ONNX格式的模型：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include "onnxruntime_cxx_api.h"

int main() {
    // 1. 加载模型
    Ort::Env env{ ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test" };
    Ort::Session session{ env, "model.onnx", Ort::SessionOptions{} };

    // 2. 准备输入数据
    std::vector<float> input_data(3 * 224 * 224);
    // 将数据填充到input_data中

    // 3. 执行推理
    Ort::Value input_tensor{ Ort::Value::CreateTensor<float>(input_data.data(), input_data.size(), { 1, 3, 224, 224 }) };
    auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{}, { "input" }, { &input_tensor }, { "output" });

    // 4. 获取输出结果
    std::vector<float> output_data(1000);
    output_tensors.front().GetTensorMutableData<float>()->CopyTo(output_data.data(), output_data.size());

    // 输出结果
    for (auto& val : output_data) {
        std::cout << val << " ";
    }

    return 0;
}