采用ONNX格式的deeplabv3+网络进行语义分割的C++代码

以下是一个采用ONNX格式的deeplabv3+网络进行语义分割的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <fstream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载模型文件
    Net net = readNetFromONNX("deeplabv3plus.onnx");

    // 设置计算后端和目标设备
    net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_OPENCV);
    net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU);

    // 加载标签文件
    vector<string> labels;
    ifstream ifs("labels.txt");
    string line;
    while (getline(ifs, line))
        labels.push_back(line);

    // 加载测试图像
    Mat image = imread("test.jpg");

    // 进行前向推理
    Mat blob = blobFromImage(image, 1.0 / 255, Size(513, 513), Scalar(0, 0, 0), true, false);
    net.setInput(blob);
    Mat result = net.forward();

    // 解析输出结果
    Mat segMap(result.size[2], result.size[3], CV_32F, result.ptr<float>());

    Mat segMap8u;
    segMap.convertTo(segMap8u, CV_8U);
    Mat colored = Mat::zeros(segMap.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < segMap.rows; ++i)
        for (int j = 0; j < segMap.cols; ++j)
        {
            int index = segMap.at<uint8_t>(i, j);
            if (index >= labels.size()) index = 0;
            colored.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(
                uchar(255 * colors[index][0]),
                uchar(255 * colors[index][1]),
                uchar(255 * colors[index][2]));
        }

    // 显示结果
    imshow("image", image);
    imshow("segmentation", colored);
    waitKey(0);

    return 0;
}

其中，`deeplabv3plus.onnx` 是ONNX格式的deeplabv3+模型文件，`labels.txt` 包含了语义分割标签，`test.jpg` 是待测试的图像文件。该示例代码使用OpenCV的DNN模块进行前向推理，并将分割结果可视化显示出来。注意需要自己定义颜色映射表 colors。