yolov5转成c++ dell

将 YOLOv5 转换为 C++ 版本的步骤如下：

1. 下载 YOLOv5 的 PyTorch 模型并将其转换为 ONNX 格式。

2. 使用 ONNX Runtime C++ API 加载 ONNX 模型。

3. 对输入图像进行预处理，将其转换为 ONNX Runtime 输入张量的格式。

4. 将输入张量传递给模型推理函数，获取输出张量。

5. 对输出张量进行后处理，以获取检测到的目标的位置、类别和置信度。

6. 将结果绘制在输入图像上。

以下是示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace Ort;

int main() {
    // 1. 加载 ONNX 模型
    Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "yolov5");
    SessionOptions session_options;
    session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
    session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
    session_options.SetExecutionMode(ExecutionMode::ORT_SEQUENTIAL);
    session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_ENABLE_EXTENDED);
    session_options.SetOptimizationLevel(OptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);
    session_options.SetExecutionMode(ExecutionMode::ORT_SEQUENTIAL);
    std::vector<std::string> provider_types = {"CPUExecutionProvider"};
    session_options.SetExecutionProviders(provider_types);

    std::string model_path = "yolov5s.onnx";
    Session session(env, model_path.c_str(), session_options);

    // 2. 加载输入图像
    Mat image = imread("test.jpg");
    int width = image.cols;
    int height = image.rows;

    // 3. 预处理输入图像
    // ...

    // 4. 推理模型
    vector<OrtValue> inputs;
    vector<const char*> input_names = {"input"};
    vector<int64_t> input_shape = {1, 3, height, width};
    OrtMemoryInfo* memory_info;
    OrtCreateCpuMemoryInfo(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault, &memory_info);
    OrtValue input_tensor(nullptr, Ort::MemoryInfo(memory_info));
    input_tensor.Init<float>(input_shape, input_data, input_shape.size());
    inputs.push_back(input_tensor);
    
    vector<const char*> output_names = {"output"};
    vector<OrtValue> outputs = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), inputs.data(), inputs.size(), output_names.data(), output_names.size());

    // 5. 后处理输出张量
    // ...

    // 6. 绘制检测结果
    // ...

    return 0;
}

需要注意的是，上述代码仅提供了一个基本的框架，具体实现需要根据具体的模型和应用进行调整和优化。