在应用c++进行模型推理是，应用openvino库中的wrapMat2Blob函数被替换成什么函数

在使用OpenVINO库进行C++模型推理时，`wrapMat2Blob`函数已被替换为`InferenceEngine::Blob::Ptr wrapMat2Blob(const cv::Mat& mat)`函数。这个函数使用OpenVINO的`Blob`数据结构来封装`cv::Mat`对象，以便进行模型推理。

相关问题

使用c++写yolov5推理，导入onnx模型，封装成动态链接库，并用labview调用

要使用C++编写yolov5推理并导入ONNX模型，您需要使用一个深度学习框架来加载和运行模型。我建议使用OpenCV和TensorFlow C++ API来实现这个任务。

以下是基本步骤：

1. 安装OpenCV和TensorFlow C++ API：

- OpenCV可以通过在官方网站上下载安装包来安装。
- TensorFlow C++ API可以通过源码编译或者使用预编译的二进制文件来安装。具体安装方法可以参考TensorFlow官方文档。

2. 下载yolov5模型，将其转换为ONNX格式。

3. 使用OpenCV加载ONNX模型：

    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("path/to/your/onnx/model");

4. 使用OpenCV读取图像并进行预处理：

    cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image");
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, scale_factor, size, mean, swap_rb, crop);

5. 将数据传递给模型，并运行推理：

    net.setInput(blob);
    cv::Mat output = net.forward();

6. 将输出结果解析为yolov5的检测结果：

- 可以使用OpenCV的cv::dnn::NMSBoxes函数进行非极大值抑制（NMS）。
- 可以使用OpenCV的cv::Mat::ptr函数获取每个检测框的信息。

7. 将C++代码封装为动态链接库（DLL）。

8. 使用LabVIEW调用DLL，将图像数据传递给DLL，并获取检测结果。

希望这些步骤能对您有所帮助。

用C++语言写opencv dnn推理onnx Unet语义分割模型的代码

下面是一个简单的 C++ OpenCV DNN 推理代码示例，使用 ONNX 格式的 U-Net 模型进行语义分割：

#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取模型文件
    const string model_file_path = "unet.onnx";
    Net net = readNetFromONNX(model_file_path);

    // 读取输入图像
    const string input_file_path = "input.jpg";
    Mat input_image = imread(input_file_path);

    // 预处理输入图像
    Mat input_blob = blobFromImage(input_image, 1.0 / 255.0, Size(572, 572), Scalar(0, 0, 0), true, false);

    // 运行推理
    Mat output_blob;
    net.setInput(input_blob);
    net.forward(output_blob);

    // 后处理输出结果
    Mat output_image;
    output_blob = output_blob.reshape(1, 388 * 388);
    output_blob.convertTo(output_blob, CV_8UC1, 255.0);
    applyColorMap(output_blob, output_image, COLORMAP_JET);

    // 显示输出结果
    imshow("Output", output_image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个示例代码假设已经有了一个 ONNX 格式的 U-Net 模型文件 `unet.onnx` 和一个输入图像文件 `input.jpg`。代码中首先使用 `readNetFromONNX` 函数读取了模型文件，然后使用 `imread` 函数读取了输入图像。

接下来，代码中使用 `blobFromImage` 函数将输入图像转换成网络需要的输入格式，并使用 `setInput` 函数将输入数据设置到网络中，使用 `forward` 函数进行推理，得到输出结果。

最后，代码中使用 `reshape` 函数和 `convertTo` 函数对输出结果进行后处理，然后使用 `applyColorMap` 函数将结果可视化，使用 `imshow` 函数显示输出结果，使用 `waitKey` 函数等待用户按下键盘。