onnxruntime c++部署yolo

### 使用 ONNX Runtime 在 C++ 中部署 YOLO 模型

#### 准备工作
为了在 C++ 环境下使用 ONNX Runtime 部署 YOLO 模型，需先准备必要的开发环境和依赖项。确保安装了 Visual Studio 2019 或更高版本以及相应的 CUDA 和 cuDNN 库[^5]。

#### 获取项目代码与配置
从 GitHub 上获取已有的项目案例作为基础框架是一个不错的选择。这可以减少许多不必要的麻烦，并提供一个良好的起点[^2]。对于具体的实现细节，可参考官方文档中的 API 接口说明来辅助理解各个函数的作用[^4]。

#### 初始化 ONNX Runtime 并加载模型
创建会话对象前要初始化全局状态，之后便可以通过指定路径读取 .onnx 文件完成模型加载操作：

#include "onnxruntime_cxx_api.h"
// ... other includes ...

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YoloInference");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);
std::unique_ptr<Ort::Session> session{new Ort::Session(env, L"path_to_your_model.onnx", session_options)};

此处 `path_to_your_model.onnx` 是指代本地存储的预训练好的 YOLO 模型文件位置。

#### 数据预处理
输入图片通常需要经过一定的转换才能被送入神经网络中进行预测。这部分涉及到了图像尺寸调整、归一化等常见步骤。OpenCV 提供了一系列便捷的方法来进行这些变换：

cv::Mat img = cv::imread(image_path); // 加载原始图像
cv::resize(img, img, cv::Size(input_width, input_height)); // 调整大小至模型所需规格
img.convertTo(img, CV_32F, 1 / 255.0f); // 归一化像素值范围到 [0, 1]

// 将 BGR 格式的 OpenCV Mat 对象转成 NCHW 布局的数据数组...
float* inputDataPtr = new float[input_channels * input_height * input_width];
for (int c = 0; c < input_channels; ++c){
    int channelOffset = c * input_height * input_width;
    for(int h = 0; h < input_height; ++h){
        for(int w = 0; w < input_width; ++w){
            inputDataPtr[channelOffset + h * input_width + w] = img.at<cv::Vec<float, 3>>(h,w)[c];
        }
    }
}

上述代码片段展示了如何利用 OpenCV 来读取并初步处理待检测的目标图像，使其适配于后续传递给 ONNX Runtime 执行推理的过程之中。

#### 运行推理过程
准备好输入张量后就可以调用 Run 方法执行实际的推断任务了。需要注意的是，在此之前还需定义好输出节点名称列表以便接收计算结果：

vector<const char*> output_names{"output"};
auto result = session->Run(
    Ort::RunOptions{nullptr},
    input_node_names.data(),
    &input_tensor,
    num_inputs,
    output_names.data(),
    num_outputs);

// 处理返回的结果 ...

这段代码实现了向 ONNX Runtime 发起一次完整的推理请求，并收集得到的响应信息用于进一步解析或可视化展示。

#### 后处理阶段
最后一步是对由模型产生的原始输出做适当解释，比如解码边界框坐标、过滤掉置信度较低的对象实例等等。具体做法取决于所使用的特定版本 YOLO 架构及其对应的输出格式设计。