PYTORCH训练生成的模型，opencv调用

训练生成的PyTorch模型可以使用相同的方式进行加载和推理，无论是在OpenCV中还是在其他框架中。以下是一个简单的示例代码，其中使用的是自定义的PyTorch模型并使用OpenCV加载和处理图像：

import cv2
import torch
import torchvision.transforms as transforms

# Load the model
model = MyCustomModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

# Load and preprocess the image using OpenCV and PyTorch transforms
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = transforms.ToTensor()(img)
img = transforms.Resize((224, 224))(img)
img = transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))(img)
img = img.unsqueeze(0)

# Make a prediction using the model and convert the output to a numpy array
output = model(img).detach().numpy()
output = output.squeeze()

# Process the output using OpenCV
# ...

请注意，此代码仅提供了加载模型和图像以及进行预处理的示例。您需要根据您的具体需求进行更多的处理和后处理。此外，请确保使用与训练时相同的数据预处理和归一化方式，以保证推理结果的一致性。