c++labelimg onnx

您好！要将 CSDN 开发的 C 知道与 CSDN 上的 LabelImg 结合使用，您需要完成以下几个步骤：

1. 安装 LabelImg：首先，您需要在您的计算机上安装 LabelImg。您可以从 CSDN 上找到相关的安装教程和软件包。

2. 准备数据集：根据您的需求，准备好需要标注的图像数据集，并将其保存到适当的文件夹中。

3. 使用 LabelImg 进行标注：启动 LabelImg，并打开准备好的图像数据集。使用 LabelImg 的界面工具，标注图像中的目标物体，并为每个目标分配相应的类别标签。

4. 导出标注结果：完成标注后，LabelImg 提供了将标注结果导出为多种格式的功能。您可以选择将标注数据以 Pascal VOC、YOLO 或 TensorFlow 格式导出。

5. 使用 ONNX 进行模型训练或推理：一旦您获得了标注数据，您可以使用 ONNX（Open Neural Network Exchange）来训练或推理模型。ONNX 是一种用于表示深度学习模型的开放式格式，它允许您在不同的深度学习框架之间进行模型转换和部署。

请注意，CSDN 的 C 知道是一个 AI 对话系统，无法直接与您的计算机进行交互或执行操作。因此，您需要按照上述步骤自行操作。如果您需要更详细的信息，可以参考 CSDN 上的相关资源或在这里向我提问。

相关问题

c++ opencv 读取onnx

在使用OpenCV读取ONNX文件时，首先需要安装OpenCV库和ONNX库，确保环境可以正确运行。在安装完成后，可以按照以下步骤进行操作。

1. 导入所需的库文件。

import cv2
import numpy as np

2. 加载ONNX模型并创建推理引擎。

net = cv2.dnn.readNetFromONNX('model.onnx') # 根据实际的ONNX模型文件名进行调整

3. 读取输入图像并进行预处理。

image = cv2.imread('input.jpg') # 根据实际的输入图像文件名进行调整
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(224, 224), 
                             mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

4. 将预处理后的输入图像设置为网络的输入。

net.setInput(blob)

5. 进行前向推理，获取输出结果。

outputs = net.forward()

6. 处理输出结果并进行后续操作。

# 对输出结果进行处理

通过以上步骤，可以使用OpenCV读取ONNX文件，进行图像推理和处理。注意，具体的文件名、图像尺寸以及处理方式需要根据实际情况进行调整和修改。

c++ tensorrt 从onnx创建engine

TensorRT是一种用于高性能深度学习推理的库，它可以从ONNX模型创建引擎。

以下是使用TensorRT从ONNX模型创建引擎的步骤：

1. 安装TensorRT：首先需要安装TensorRT库。可以在NVIDIA官网上下载TensorRT安装包，并按照指示进行安装。

2. 转换ONNX模型：使用TensorRT的`trtexec`工具将ONNX模型转换为TensorRT引擎。可以使用以下命令：

   trtexec --onnx=<path_to_onnx_model> --saveEngine=<path_to_save_engine>

这将使用默认参数生成一个TensorRT引擎，并将其保存到指定路径。

3. 加载引擎：使用TensorRT的C++ API加载生成的引擎。可以使用以下代码：

   #include <iostream>
   #include <fstream>
   #include "NvInfer.h"
   #include "NvOnnxParser.h"
   
   int main()
   {
       // Load engine from file
       std::ifstream engineFile("path/to/engine");
       engineFile.seekg(0, std::ios::end);
       const size_t fileSize = engineFile.tellg();
       engineFile.seekg(0, std::ios::beg);
       std::vector<char> engineData(fileSize);
       engineFile.read(engineData.data(), fileSize);
       nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(...);
       nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engineData.data(), fileSize, nullptr);
       ...
   }

这将从文件中加载引擎数据，并使用TensorRT API创建一个运行时和一个CUDA引擎对象。

4. 运行推理：使用引擎对象运行推理。可以使用以下代码：

   nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
   
   // Prepare input and output buffers
   void* inputBuffer = ...; // Allocate input buffer
   void* outputBuffer = ...; // Allocate output buffer
   ...
   
   // Run inference
   const int batchSize = 1;
   context->setBindingDimensions(inputIndex, nvinfer1::Dims4(batchSize, inputChannels, inputHeight, inputWidth));
   context->setBindingDimensions(outputIndex, nvinfer1::Dims4(batchSize, outputChannels, outputHeight, outputWidth));
   context->execute(batchSize, bindings);

这将使用引擎对象创建一个执行上下文，并准备输入和输出缓冲区。然后，可以指定批量大小并运行推理。