如何在C++中结合YOLOv5和onnxruntime实现一个基础的目标检测系统？请提供一个简单的代码示例。

在计算机视觉领域，目标检测是一个非常关键的环节，YOLOv5因其速度和准确性被广泛应用。而onnxruntime提供了高效运行ONNX模型的能力，使得开发者能够在C++项目中轻松实现深度学习模型的推理。为了帮助你快速掌握这一技能，我推荐你参考这本《C++实现YOLOv5目标检测教程（含源码和文档）》。这本教程将引导你从基础开始，一步步构建起你自己的目标检测系统。

参考资源链接：[C++实现YOLOv5目标检测教程（含源码和文档）](https://wenku.csdn.net/doc/2hrh0j3x71?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，要在C++中使用YOLOv5和onnxruntime实现目标检测，你需要按照以下步骤操作：

1. 确保你的开发环境中已经安装了onnxruntime C++ API，并且可以正常编译和运行。
2. 下载YOLOv5的ONNX模型文件，这通常可以在YOLOv5的GitHub仓库中找到相应的转换脚本。
3. 在C++项目中包含onnxruntime和YOLOv5模型处理相关的头文件。
4. 编写代码加载模型，并对输入图像进行预处理，将其转换为模型可以接受的格式。
5. 使用onnxruntime提供的API进行模型推理，获取检测结果。
6. 对检测结果进行后处理，将检测框、置信度和类别信息提取出来，并在原图上进行可视化。

以下是一个简化的代码示例，用于演示如何在C++中调用YOLOv5模型进行目标检测：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 初始化onnxruntime环境和会话
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, 

参考资源链接：[C++实现YOLOv5目标检测教程（含源码和文档）](https://wenku.csdn.net/doc/2hrh0j3x71?spm=1055.2569.3001.10343)