yolov5 c++ tensorrt推理返回xy代码

以下是使用 YOLOv5 在 C++ 中进行 TensorRT 推理并返回边界框坐标的代码示例：

// 加载 TensorRT 模型并创建推理引擎
nvinfer1::ICudaEngine* engine = loadEngine();

// 创建 TensorRT 推理上下文
nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

// 输入数据缓冲区
void* inputDataBuffer = get_input_data();  // 获取输入数据

// 分配 GPU 内存并将输入数据复制到 GPU 上
cudaMalloc(&gpuInputDataBuffer, inputSize);
cudaMemcpy(gpuInputDataBuffer, inputDataBuffer, inputSize, cudaMemcpyHostToDevice);

// 输出数据缓冲区
void* outputDataBuffer = get_output_data();  // 获取输出数据

// 分配 GPU 内存并将输出数据清零
cudaMalloc(&gpuOutputDataBuffer, outputSize);
cudaMemset(gpuOutputDataBuffer, 0, outputSize);

// 执行 TensorRT 推理
void* bindings[] = {gpuInputDataBuffer, gpuOutputDataBuffer};
context->execute(1, bindings);

// 将输出数据从 GPU 复制回 CPU
cudaMemcpy(outputDataBuffer, gpuOutputDataBuffer, outputSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

// 解析输出数据并返回边界框坐标
float* outputData = (float*) outputDataBuffer;
std::vector<std::tuple<float, float, float, float>> boxes;
for (int i = 0; i < outputSize / sizeof(float); i += 6) {
    if (outputData[i + 4] > confidenceThreshold) {
        // 计算边界框坐标
        float x = outputData[i + 0] * imageWidth;
        float y = outputData[i + 1] * imageHeight;
        float w = outputData[i + 2] * imageWidth;
        float h = outputData[i + 3] * imageHeight;
        float left = x - w / 2;
        float top = y - h / 2;
        float right = x + w / 2;
        float bottom = y + h / 2;
        boxes.push_back(std::make_tuple(left, top, right, bottom));
    }
}

// 释放 GPU 内存
cudaFree(gpuInputDataBuffer);
cudaFree(gpuOutputDataBuffer);

// 释放 TensorRT 对象
context->destroy();
engine->destroy();

其中，`loadEngine()` 函数用于加载 TensorRT 模型并创建推理引擎，`get_input_data()` 和 `get_output_data()` 函数用于获取输入和输出数据的指针，`inputSize` 和 `outputSize` 分别表示输入和输出数据的大小，`confidenceThreshold` 是一个置信度阈值，用于筛选边界框。返回的 `boxes` 是一个 `tuple` 数组，每个 `tuple` 表示一个边界框的左上角和右下角坐标。