python 使用455版本opencv写一个可以调用onnx模型的程序

首先，确保你已经安装了OpenCV 4.5.5和ONNX Runtime库。

然后，你可以使用以下代码加载ONNX模型并在OpenCV中使用它进行推理：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载 ONNX 模型
ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 读取图像并进行预处理
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype('float32') / 255.0
img = np.transpose(img, [2, 0, 1])
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# 执行推理
inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: img}
outputs = ort_session.run(None, inputs)

# 处理输出结果
result = np.argmax(outputs)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们假设我们的ONNX模型是一个分类器，并且输入图像大小为224x224。我们首先加载模型，然后读取图像并进行预处理。我们将图像转换为浮点数格式，并缩放到[0,1]的范围内。然后，我们将图像转换为(NCHW)格式，其中N是批次大小，C是通道数，H和W是图像高度和宽度。我们使用`np.expand_dims`函数将图像扩展为一个四维张量，批次大小为1。最后，我们将输入数据作为字典传递给ONNX运行时的`session.run`方法，并将结果转换为最终的输出结果。

注意，此代码仅用于演示目的，并且需要根据你的模型和数据进行修改。