qt onnxruntime安装

QT是一种跨平台的开发框架，可以用于开发各种类型的应用程序。而ONNX Runtime是一个用于机器学习推理的开源引擎。在QT中使用ONNX Runtime可以使开发者更方便地将机器学习模型集成到自己的应用程序中。

要在QT中安装ONNX Runtime，首先需要下载ONNX Runtime的库文件。可以从ONNX Runtime的官方网站或者GitHub上找到相关的下载链接。下载完成后，解压缩文件，得到对应的库文件。

接下来，在QT项目中添加ONNX Runtime的库文件。可以通过在QT项目的.pro文件中添加相应的库文件路径来实现。例如，可以在.pro文件中添加类似以下代码：

LIBS += -L/path/to/onnxruntime/lib -lonnxruntime
INCLUDEPATH += /path/to/onnxruntime/include

其中，/path/to/onnxruntime是你解压缩得到ONNX Runtime库文件的路径。这样就可以告诉QT在编译和链接项目时要使用ONNX Runtime的库文件了。

完成以上步骤后，就可以在QT项目中使用ONNX Runtime了。可以在代码中引用相关的ONNX Runtime的头文件，并调用其提供的接口进行机器学习推理操作。

总之，要在QT中安装ONNX Runtime，首先需要下载ONNX Runtime的库文件并解压缩，然后在QT项目中添加相应的库文件路径，并引用相关的头文件，最后就可以在代码中使用ONNX Runtime的接口了。

相关问题

qt+onnxruntime

Qt是一个跨平台的C++应用程序开发框架，它提供了丰富的工具和库，用于开发图形用户界面（GUI）应用程序。而ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，用于在各种硬件平台上运行深度学习模型。

结合Qt和ONNX Runtime可以实现在Qt应用程序中使用深度学习模型进行推理的功能。具体而言，可以通过Qt提供的界面设计工具创建用户友好的界面，并使用Qt的信号与槽机制将用户输入与模型推理的代码连接起来。然后，使用ONNX Runtime加载和运行预训练的深度学习模型，对输入数据进行推理，并将结果返回给Qt应用程序进行展示或后续处理。

使用Qt+ONNX Runtime的组合可以方便地开发出集成了深度学习功能的跨平台应用程序，例如图像分类、目标检测、语义分割等任务。

qt配置onnxruntime 环境配置

### 如何在 Qt 中配置 ONNX Runtime

#### 配置环境变量
为了使项目能够找到 ONNX Runtime 的库文件，在 Windows 上可以将 ONNX Runtime 库路径添加到系统的 `PATH` 环境变量中。对于特定于项目的临时解决方案，可以在 `.pro` 文件里指定链接器选项。

#### 修改 .pro 文件
通过编辑 Qt 项目的 `.pro` 文件来加入 ONNX Runtime 的库路径以及名称，确保编译时能正确连接所需的动态链接库：

win32:CONFIG(release, debug|release): LIBS += -LD:/onnxruntime-win-x64-1.10.0/lib/ -lonnxruntime \
else:win32:CONFIG(debug, debug|release): LIBS += -LD:/onnxruntime-win-x64-1.10.0/lib/ -lonnxruntime \
else:unix: LIBS += -LD:/onnxruntime-win-x64-1.10.0/lib/ -lonnxruntime [^1]

这段代码表示如果是在 Win32 平台下构建，则会依据当前是调试还是发布模式去选择合适的 ONNX Runtime 版本；而对于 Unix 类平台则统一采用相同的设置。

#### 添加头文件目录
为了让程序识别并包含 ONNX Runtime 提供的功能函数声明，还需要告诉编译器去哪里寻找对应的头文件。这同样可以通过修改 `.pro` 文件实现:

INCLUDEPATH += D:/onnxruntime-win-x64-1.10.0/include/
DEPENDPATH += D:/onnxruntime-win-x64-1.10.0/include/

以上命令指定了 ONNX Runtime 头文件的位置，使得源码中的 `#include "..."` 能够成功解析所需接口定义。

#### 编写 C++ 代码调用 ONNX Model
完成上述准备工作之后就可以编写实际的应用逻辑了。下面是一个简单的例子展示如何加载模型并对输入数据执行推理操作：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "onnxruntime_cxx_api.h"

int main() {
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
    const char* model_path = "./model.onnx";
    
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Session session(env, model_path, session_options);

    std::cout << "Model loaded successfully." << std::endl;

    // Prepare input data and run inference...
}

此段代码展示了创建 ORT 运行环境、初始化 Session 对象的过程，并打印一条消息确认模型已成功加载。