如何使用onnx模型检测图片，并在图片上绘制预测框

Signal_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to buttonSaveSignal (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% 打开文件保存对话框要使用ONNX模型检测图片并在图片上绘制预测框，你需要完成以下步骤：

1. 导，保存恢复后的信号
[filename, pathname] = uiputfile({'*.wav','Waveform Audio File Format (*.入ONNX模型：使用ONNX Runtime等库将ONNX模型导入到你的程序中。

2. 准备wav)';'*.*', 'All Files (*.*)'}, '保存恢复后的信号');
if isequal(filename,0) ||输入数据：将待检测的图片转换为模型的输入格式。通常情况下，需要将图片转换 isequal(pathname,0)
return;
end

audiowrite(fullfile(pathname, filename), handles.y_recover, handles.Fs);

在代码中，`buttonLoadSignal_Callback`函数实现了选择并加载模拟信号文件，绘制时为多维数组。

3. 进行推理：使用ONNX Runtime等库对输入数据进行推理，得到输出结果域图和频域图。`buttonSample_Callback`函数实现了对模拟信号进行采样，绘制采样。输出结果包含预测框的位置和类别。

4. 可视化预测框：将预测框的位置后的时域图和频域图。`buttonRecover_Callback`函数实现了对采样信号进行恢复，和类别绘制在原始图片上，得到带有预测框的图片。

下面是一个示例代码，绘制恢复后的时域图和频域图。`buttonSaveSignal_Callback`函数实现了保存恢复后的展示如何使用ONNX Runtime加载模型、进行推理并可视化预测框：

import onnx信号。

在GUI界面中，需要将按钮和编辑框等组件与相应的函数相连接。可以通过在GUIDE中双击每个组件，进入其属性编辑界面，添加回调函数来实现。