yolov5 onnx 推理代码
时间: 2023-07-28 14:09:19 浏览: 59
当使用YOLOv5模型进行ONNX推理时,可以使用以下代码:
```python
import torch
import onnxruntime
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载模型
model = onnxruntime.InferenceSession('path/to/your/model.onnx')
# 加载图像
image = Image.open('path/to/your/image.jpg')
image = np.array(image)
image = image.transpose((2, 0, 1)) # 转换为CHW格式
image = image.astype(np.float32) / 255.0 # 归一化
# 添加批处理维度
image = np.expand_dims(image, axis=0)
# 获取输入名称和形状
input_name = model.get_inputs()[0].name
input_shape = model.get_inputs()[0].shape
# 确保输入图像与模型期望的形状一致
if tuple(image.shape[1:]) != tuple(input_shape[1:]):
image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) # 转换为HWC格式
image = np.array(Image.fromarray(image[0]).resize((input_shape[3], input_shape[2])))
image = image.transpose((2, 0, 1)) # 转换回CHW格式
# 运行推理
outputs = model.run(None, {input_name: image})
# 处理输出结果
# 根据模型结构和输出格式进行后处理,如绘制边界框等
```
请确保替换代码中的`'path/to/your/model.onnx'`和`'path/to/your/image.jpg'`为您实际的模型路径和图像路径。此外,根据您的模型结构和输出格式,可能需要进行输出结果的后处理。
注意:此代码假定您已经安装了相应的依赖项,如`torch`、`onnxruntime`、`numpy`和`PIL`。如果尚未安装,请使用`pip`或其他包管理器进行安装。