C++ tensorRT部署real-esrgan onnx 输出Mat

要在C++中使用TensorRT部署Real-ESRGAN ONNX模型并输出Mat，您需要执行以下步骤：

1. 加载ONNX模型并创建TensorRT引擎。

2. 准备输入数据并填充输入张量。

3. 创建输出张量并分配内存。

4. 执行推理。

5. 从输出张量中获取结果并将其转换为OpenCV Mat格式。

以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用TensorRT部署Real-ESRGAN ONNX模型并输出Mat：

#include <NvInfer.h>
#include <NvOnnxParser.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // Step 1: Load ONNX model and create TensorRT engine
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
    IParser* parser = createParser(*network, gLogger);
    parser->parseFromFile("real_esrgan.onnx", -1);
    builder->setMaxBatchSize(1);
    builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 20);
    ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*network);
    parser->destroy();

    // Step 2: Prepare input data and fill input tensor
    float inputData[3 * 256 * 256];
    // Fill inputData with your input data
    ITensor* input = network->getInput(0);
    cudaMemcpy(input->getMutableDataPointer(), inputData, input->getDimensions().numel() * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    // Step 3: Create output tensor and allocate memory
    ITensor* output = network->getOutput(0);
    float* outputData = new float[output->getDimensions().numel()];
    cudaMemcpy(outputData, output->getDataPointer(), output->getDimensions().numel() * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Step 4: Execute inference
    IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
    context->execute(1, &input);

    // Step 5: Get results and convert to OpenCV Mat format
    Mat result(output->getDimensions().d[2], output->getDimensions().d[3], CV_32FC3, outputData);
    result.convertTo(result, CV_8UC3, 255.0);

    // Do something with the result...

    // Cleanup
    delete[] outputData;
    context->destroy();
    engine->destroy();
    network->destroy();
    builder->destroy();
}

请注意，此示例仅提供了TensorRT部署Real-ESRGAN ONNX模型并输出Mat的基本步骤。您需要根据具体情况进行调整和修改。