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

用opencv c++推理yolo v5模型，输出带矩形检测框的图片

以下是用OpenCV和Yolo V5模型进行推理，并输出带矩形检测框的图片的示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

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

int main()
{
    // 加载模型和权重文件
    String model_file = "/path/to/yolov5s.onnx";
    Net net = readNetFromONNX(model_file);

    // 加载图片
    Mat img = imread("/path/to/image.jpg");

    // 调整图片尺寸，使其符合模型输入要求
    Mat input_blob;
    int input_width = net.getLayer(0).getInputShape()[3];
    int input_height = net.getLayer(0).getInputShape()[2];
    resize(img, input_blob, Size(input_width,input_height));

    // 将图片输入模型
    blobFromImage(input_blob, input_blob, 1/255.0, Size(input_width,input_height), Scalar(0,0,0), true, false);
    net.setInput(input_blob);

    // 进行推理
    Mat detection = net.forward();

    // 解析检测结果
    vector<float> confidence;
    vector<int> class_id;
    vector<Rect> bbox;
    float* data = (float*)detection.data;
    for(int i=0; i<detection.rows; ++i, data+=detection.cols)
    {
        Point class_id_point;
        double max_val=0;
        for(int j=0; j<num_classes; ++j)
        {
            if(data[j]>max_val)
            {
                max_val = data[j];
                class_id_point.x = j;
            }
        }
        if(max_val>confidence_threshold)
        {
            int center_x = (int)(data[num_classes]*img.cols);
            int center_y = (int)(data[num_classes+1]*img.rows);
            int width = (int)(data[num_classes+2]*img.cols);
            int height = (int)(data[num_classes+3]*img.rows);
            int left = center_x - width/2;
            int top = center_y - height/2;
            confidence.push_back(data[class_id_point.x]*100);
            class_id.push_back(class_id_point.x);
            bbox.push_back(Rect(left, top, width, height));
        }
    }

    // 绘制检测框和标签
    for(int i=0; i<bbox.size(); ++i)
    {
        rectangle(img, bbox[i], Scalar(0,0,255), 2);
        String label = format("%.2f %%", confidence[i]);
        putText(img, label, Point(bbox[i].x, bbox[i].y-5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0,0,255), 2);
    }

    // 显示图片
    namedWindow("detections", WINDOW_NORMAL);
    resizeWindow("detections", 800, 600);
    imshow("detections", img);

    waitKey(0);

    return 0;
}

此代码中，我们首先加载了Yolo V5模型和权重文件，在内存中构建了神经网络。然后，我们加载要进行检测的图像，并缩放到适合模型输入的尺寸。接下来，我们调用`net.setInput()`方法将缩放后的图像输入给模型进行推理，并获取检测结果。最后，我们解析检测结果，绘制矩形和标签，在原图上显示检测结果。