comfyui onnx加载器模型

### 使用ComfyUI ONNX加载器模型进行推理或部署

#### ComfyUI简介
ComfyUI是一个用于简化机器学习模型部署和使用的工具，特别适用于那些希望快速集成ONNX模型的应用场景。该工具提供了简洁的API接口来加载、配置以及执行基于ONNX格式的神经网络模型。

#### 加载ONNX模型
为了使用ComfyUI中的ONNX加载器模块来进行模型推理，首先需要安装必要的依赖项并导入相应的Python库：

pip install comfyui onnxruntime numpy opencv-python

接着，在Python脚本中引入所需的功能组件：

from comfyui import OnnxLoader, ImageUtils
import cv2

#### 准备输入数据
对于图像识别类的任务来说，通常会涉及到图片作为输入源。这里假设有一个名为`input_image.jpg`的测试样本位于当前工作目录下，则可以通过如下方式读取它:

image_path = 'input_image.jpg'
img = cv2.imread(image_path)
if img is None:
    raise ValueError(f"Failed to load image at {image_path}")

#### 初始化ONNX加载器实例
创建一个OnnxLoader对象，并指定要加载的目标模型路径及其标签映射文件（如果有的话）。此处以官方提供的YOLOX-S为例说明操作流程[^4]:

model_file = "yolox_s.onnx"
label_map_file = "labels.txt"

loader = OnnxLoader(model=model_file, labels=label_map_file)

#### 执行前向传播计算
完成上述准备工作之后，便可以调用`infer()`函数传入待检测的对象——即之前准备好的图像张量，从而触发一次完整的预测过程。注意这里的参数设置应当依据具体应用场景而定；比如置信度阈值(confidence threshold) 和非极大抑制(nms) 参数等都可能影响最终输出的质量[^1]。

confidence_threshold = 0.3
nms_iou_threshold = 0.45

detections = loader.infer(img, conf_thres=confidence_threshold, iou_thres=nms_iou_threshold)
print(detections)

#### 可视化结果
最后一步就是将得到的结果可视化出来以便直观查看效果。这同样借助OpenCV库的帮助轻松达成目的：

output_img = ImageUtils.draw_bounding_boxes(img.copy(), detections)

cv2.imshow('Detection Results', output_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上便是利用ComfyUI框架下的ONNX加载器实现目标检测任务的一个简单案例介绍。当然实际项目里还可能会遇到更多复杂情况，因此建议开发者们深入研究文档资料，灵活调整各项参数直至满足业务需求为止。