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

时间: 2023-06-28 12:11:32 浏览: 175
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。

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