如何查看onnx模型输入名称

您可以使用 `onnxruntime` 库来加载 ONNX 模型并查看其输入和输出。以下是一个简单的示例代码，演示如何加载模型并查看其输入和输出名称：

import onnxruntime

# 加载模型
model_path = "path/to/your/onnx/model.onnx"
sess = onnxruntime.InferenceSession(model_path)

# 查看输入名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
print("Input name:", input_name)

# 查看输出名称
output_name = sess.get_outputs()[0].name
print("Output name:", output_name)

在这个示例中，我们首先使用 `InferenceSession` 类加载了 ONNX 模型，然后使用 `get_inputs()` 和 `get_outputs()` 方法来分别获取输入和输出张量的信息。这些方法返回一个列表，每个元素表示一个输入或输出张量，包括名称、形状和数据类型等信息。在这里，我们只取第一个张量作为示例。

请注意，如果您的模型有多个输入或输出张量，您需要使用适当的索引来获取它们的名称。

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在使用C++和OpenCV的DNN模块加载ONNX模型时，获取输入图像的尺寸大小通常涉及到两个步骤：首先，你需要知道模型输入层的名称以及输入层的尺寸信息；其次，你需要根据输入层的尺寸要求对要输入的图像进行预处理，比如缩放和裁剪。

具体步骤如下：

1. 加载模型：首先，你需要加载ONNX模型文件到DNN模块中。

   cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("model.onnx");

2. 获取模型输入层信息：通过`net.getLayerNames()`方法可以获得所有层的名称，然后你可以找到输入层的名称。

   std::vector<String> layerNames = net.getLayerNames();
   std::vector<int> blobIdx = net.getBlobNames();

3. 获取输入层尺寸：在OpenCV 4.5.0及以后的版本中，`cv::dnn::Net::getInputShape()`方法可以用来获取输入层的尺寸信息。

   int inputBlobIndex = -1;
   cv::Mat inputBlob;
   for (int i = 0; i < blobIdx.size(); ++i) {
       if (std::find(layerNames.begin(), layerNames.end(), blobIdx[i]) != layerNames.end()) {
           inputBlobIndex = i;
           break;
       }
   }
   if (inputBlobIndex >= 0) {
       auto inputShape = net.getInputShape(inputBlobIndex);
       int height = inputShape[2];
       int width = inputShape[3];
   }

4. 图像预处理：在将图像输入模型之前，你需要根据获取到的输入层尺寸信息对图像进行相应的预处理，比如缩放到合适的尺寸、进行归一化等操作。

请注意，这里提供的代码示例是一个基本的框架，你可能需要根据你的具体模型和需求进行调整。

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在C++中使用OpenCV版本4.5.3以及其深度神经网络（dnn）模块加载ONNX模型时，通常需要确保输入的图像尺寸符合模型的期望输入尺寸。以下步骤可以用来获取ONNX模型输入的图像尺寸：

1. 加载ONNX模型：首先需要加载ONNX模型文件到`cv::dnn::Net`对象中。
2. 获取输入层信息：通过`Net`对象的`getLayerNames()`方法可以获取所有层的名称，然后使用`getInputName()`或`getInputNames()`方法获取输入层的名称。
3. 获取输入层的尺寸信息：通过获取到的输入层名称，使用`getLayer()`方法获取到输入层的信息，输入层的属性中通常包含了输入尺寸的元信息。

下面是一个示例代码片段，展示如何获取输入层的尺寸信息：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

int main() {
    // 加载ONNX模型
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("model.onnx");
    
    // 获取网络的输入层名称
    std::vector<std::string> inputBlobNames = net.getInputNames();
    std::string inputBlobName = inputBlobNames[0]; // 假设模型只有一个输入层

    // 获取输入层的尺寸信息
    cv::dnn::LayerDetails inputLayer = net.getLayer(inputBlobName);
    std::vector<int> inputShape = inputLayer.getOutputShape();
    
    // 输出输入层的尺寸信息
    std::cout << "输入层尺寸: " << inputShape[2] << " x " << inputShape[3] << std::endl; // 高度和宽度
    
    // ...
}

请注意，上述代码中的`inputShape[2]`和`inputShape[3]`分别表示输入图像的高度和宽度。某些模型可能还需要批量大小（batch size）和通道数信息，这些可以在`inputShape[0]`和`inputShape[1]`中找到。