c++ onnx 语义分割

ONNX（Open Neural Network Exchange）是今天最流行的深度学习模型格式之一，被广泛用于将训练好的模型在不同的平台间进行交换和部署。ONNX语义分割是指使用ONNX格式的模型进行图像语义分割任务。

语义分割是计算机视觉领域中的重要任务，其目标是将图像中的每个像素分类为不同的预定义类别。传统的方法通常使用卷积神经网络（CNN）进行语义分割，而ONNX为这些CNN模型提供了一个通用的格式。

使用ONNX进行语义分割有以下几个步骤：

1. 训练模型：使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）训练一个语义分割模型，确保模型能够准确地将图像中的像素分类为需要的类别。

2. 导出为ONNX格式：将训练好的模型导出为ONNX格式。不同的深度学习框架通常都提供了导出模型为ONNX格式的功能，可以通过相应的API或命令来完成。

3. 部署和推理：将导出的ONNX模型部署到目标平台上以进行推理。ONNX模型可以在支持ONNX的平台上进行部署和推理，如移动设备、物联网设备、嵌入式系统等。

4. 图像分割：使用部署的ONNX模型对新的图像进行语义分割。将待分割的图像输入到ONNX模型中，模型将根据其学习到的知识对每个像素进行分类。

ONNX语义分割提供了一种通用的、跨平台的解决方案，使得开发人员能够在不同的设备上部署和使用训练好的语义分割模型。它具有跨平台兼容性、高性能、低资源消耗等优势，因此在计算机视觉领域得到了广泛应用。

相关问题

用C++语言写opencv dnn推理onnx Unet语义分割模型的代码

下面是一个简单的 C++ OpenCV DNN 推理代码示例，使用 ONNX 格式的 U-Net 模型进行语义分割：

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

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取模型文件
    const string model_file_path = "unet.onnx";
    Net net = readNetFromONNX(model_file_path);

    // 读取输入图像
    const string input_file_path = "input.jpg";
    Mat input_image = imread(input_file_path);

    // 预处理输入图像
    Mat input_blob = blobFromImage(input_image, 1.0 / 255.0, Size(572, 572), Scalar(0, 0, 0), true, false);

    // 运行推理
    Mat output_blob;
    net.setInput(input_blob);
    net.forward(output_blob);

    // 后处理输出结果
    Mat output_image;
    output_blob = output_blob.reshape(1, 388 * 388);
    output_blob.convertTo(output_blob, CV_8UC1, 255.0);
    applyColorMap(output_blob, output_image, COLORMAP_JET);

    // 显示输出结果
    imshow("Output", output_image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个示例代码假设已经有了一个 ONNX 格式的 U-Net 模型文件 `unet.onnx` 和一个输入图像文件 `input.jpg`。代码中首先使用 `readNetFromONNX` 函数读取了模型文件，然后使用 `imread` 函数读取了输入图像。

接下来，代码中使用 `blobFromImage` 函数将输入图像转换成网络需要的输入格式，并使用 `setInput` 函数将输入数据设置到网络中，使用 `forward` 函数进行推理，得到输出结果。

最后，代码中使用 `reshape` 函数和 `convertTo` 函数对输出结果进行后处理，然后使用 `applyColorMap` 函数将结果可视化，使用 `imshow` 函数显示输出结果，使用 `waitKey` 函数等待用户按下键盘。

采用ONNX格式的网络进行语义分割的C++代码

### 回答1：
很抱歉，作为一种语言模型，我并不能提供完整的代码。但是，下面是一些参考资料和代码片段，可以帮助您开始采用ONNX格式进行语义分割的C语言编程。

首先，您需要准备一个ONNX格式的模型，这可以通过使用训练工具（如TensorFlow或PyTorch）训练得到。然后，您可以使用ONNX Runtime库，将模型加载到C程序中，并在该程序中运行推理。

以下是加载ONNX模型的C代码片段：

#include <onnxruntime_c_api.h>

int main(int argc, char* argv[]) {
  OrtEnv* env;
  OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env);

  OrtSessionOptions* session_options;
  OrtCreateSessionOptions(&session_options);

  // Assuming model_path is the path to your ONNX model file
  const char* model_path = "model.onnx";
  OrtSession* session;
  OrtCreateSession(env, model_path, session_options, &session);

  // .... Run inference here
  
  OrtReleaseSession(session);
  OrtReleaseSessionOptions(session_options);
  OrtReleaseEnv(env);

  return 0;
}

然后，您可以使用OrtRun（）函数运行推理。下面是一个示例代码片段：

#include <onnxruntime_c_api.h>

int main(int argc, char* argv[]) {
  OrtEnv* env;
  OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env);

  OrtSessionOptions* session_options;
  OrtCreateSessionOptions(&session_options);

  const char* model_path = "model.onnx";
  OrtSession* session;
  OrtCreateSession(env, model_path, session_options, &session);

  // Prepare input tensors
  size_t input_tensor_size = ...;
  float* input_tensor_values  

### 回答2：
语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是将图像中的每个像素分类到不同的语义类别中。采用ONNX格式的网络可以更方便地在不同平台和框架之间进行模型的转移和部署。

在C语言中，我们可以使用ONNX Runtime来加载和运行ONNX格式的模型。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用ONNX Runtime进行语义分割：

#include <stdio.h>
#include <onnxruntime_c_api.h>

const char* modelPath = "path/to/your/model.onnx";
const char* imagePath = "path/to/your/image.jpg";

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

OrtSessionOptions* sessionOptions;
OrtCreateSessionOptions(&sessionOptions);
OrtSetIntraOpNumThreads(sessionOptions, 1);
OrtSetSessionGraphOptimizationLevel(sessionOptions, ORT_ENABLE_ALL);

OrtSession* session;
OrtCreateSession(env, modelPath, sessionOptions, &session);

OrtAllocator* allocator;
OrtGetAllocatorWithDefaultOptions(&allocator);

OrtValue* inputTensor;

// 加载和预处理图像
// 这里省略了图像加载和预处理的代码
// 假设我们得到了一个输入大小为 [1, 3, H, W] 的图像张量

// 创建输入张量
size_t inputDims[] = {1, 3, H, W};
OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue(allocator, inputDims, 4, ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, inputData, inputSize, ONNX_RUNTIME_DEVICE_CPU, &inputTensor);

// 运行模型
const char* inputNames[] = {"input"};
OrtValue* outputTensor;
OrtRun(session, NULL, inputNames, &inputTensor, 1, &outputNames, 1, &outputTensor);

// 处理输出结果
float* outputData;
OrtGetTensorMutableData(outputTensor, (void**)&outputData);

// 这里省略了结果后处理的代码
// 假设我们得到了一个大小为[H, W]的语义分割结果

// 打印结果
for (int h = 0; h < H; h++) {
for (int w = 0; w < W; w++) {
printf("%f ", outputData[h * W + w]);
}
printf("\n");
}

// 释放资源
OrtReleaseValue(outputTensor);
OrtReleaseValue(inputTensor);
OrtReleaseSession(session);
OrtReleaseSessionOptions(sessionOptions);
OrtReleaseEnv(env);

return 0;
}

以上代码中，我们首先创建了ONNX Runtime的环境（env）和会话选项（sessionOptions），然后使用这些对象创建了一个会话（session）。接着，我们加载和预处理了输入图像，并创建了一个输入张量（inputTensor）。然后，我们通过调用`OrtRun`函数来运行模型，并得到了一个输出张量（outputTensor）。最后，我们处理了输出结果，并释放了所有的资源。

需要注意的是，上述代码中省略了图像加载和预处理、结果后处理等操作的具体代码，这部分根据具体的需求和模型进行实现。此外，还需确保在编译时正确链接ONNX Runtime的库文件。

希望以上代码对您有所帮助！  

### 回答3：
ONNX 是一个开放的神经网络推理标准，可以在不同的深度学习框架间实现模型的互操作性。下面是一个使用 ONNX 格式的网络进行语义分割的 C 代码的参考：

#include <onnxruntime_c_api.h>

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

OrtSessionOptions* session_options;
OrtCreateSessionOptions(&session_options);

OrtSession* session;
OrtCreateSession(env, "path/to/your/model.onnx", session_options, &session);

OrtStatus* status;
OrtAllocator* allocator;
OrtGetAllocatorWithDefaultOptions(&allocator);

int image_width = 224; // 定义输入图像的宽度
int image_height = 224; // 定义输入图像的高度
int num_channels = 3; // 定义输入图像的通道数

size_t input_tensor_size = image_width * image_height * num_channels;
float* input_tensor_values = (float*)malloc(input_tensor_size * sizeof(float));

// 将输入图像的数据读入 input_tensor_values

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

OrtValue* input_tensor;
OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue(memory_info, input_tensor_values, input_tensor_size * sizeof(float),
(int64_t[3]){1, image_channels, image_width, image_height},
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, &input_tensor);

const char* input_names[] = {"input"};
OrtValue* input_tensors[] = {input_tensor};

const char* output_names[] = {"output"};
OrtValue* output_tensors[] = {nullptr};

// 进行推理
OrtRun(session, nullptr, input_names, input_tensors, 1, output_names, 1, output_tensors);

int output_tensor_size;
OrtGetTensorShapeElementCount(OrtGetTensorTypeAndShape(output_tensors[0], &status), &output_tensor_size);

// 获取预测结果的数据
float* output_tensor_values;
OrtGetTensorMutableData(output_tensors[0], (void**)&output_tensor_values);

// 处理预测结果的数据

// 释放内存
free(input_tensor_values);
OrtReleaseValue(input_tensor);
OrtReleaseMemoryInfo(memory_info);
OrtReleaseSession(session);
OrtReleaseSessionOptions(session_options);
OrtReleaseEnv(env);

return 0;
}

上述代码使用 ONNX Runtime C API 来加载 ONNX 格式的模型进行推理。其中，你需要根据你的模型的尺寸，将输入图像的数据填充到 `input_tensor_values` 中，然后获取推理结果的数据并做相应处理。请注意，代码中的路径 `path/to/your/model.onnx` 和处理预测结果的数据部分需要根据你的实际情况进行修改。