如何使用onnxruntime部署一个基于MPCount的人群计数模型，并用C++或Python进行测试？

对于想要了解如何在onnxruntime框架上部署人群计数模型并进行测试的开发者来说，《Onnxruntime部署的C++/Python人群计数MPCount程序教程》是一份宝贵的学习资料。该资源详细介绍了如何使用深度学习模型进行高效率和高准确度的人数统计。

参考资源链接：[Onnxruntime部署的C++/Python人群计数MPCount程序教程](https://wenku.csdn.net/doc/1yppcu6jbo?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备一个预先训练好的ONNX格式的人群计数模型。接着，根据教程的指导，你将学习如何在onnxruntime中加载该模型，并进行必要的环境配置。对于C++开发者，需要理解如何在C++代码中集成onnxruntime，并利用它来执行模型推理。类似地，Python开发者则需要熟悉Python绑定的使用方法。
在模型加载之后，教程会指导你如何处理输入视频或图片，将其转换为模型可以接受的格式，并执行推理计算。最终，根据模型输出的结果，你可以实现一个简单的人群计数器。
通过这个教程，你将掌握在不同的编程环境中使用onnxruntime进行模型部署和推理的核心技能。为了进一步深化理解，建议在完成基本部署后，尝试进行代码优化、性能测试和异常处理等进阶实践。更多关于onnxruntime的深入学习，可以参考微软官方文档或参与相关的开发者社区交流。

参考资源链接：[Onnxruntime部署的C++/Python人群计数MPCount程序教程](https://wenku.csdn.net/doc/1yppcu6jbo?spm=1055.2569.3001.10343)