C++利用onnxruntime与OpenCV实现ONNX模型推理及代码示例

本篇教程详细介绍了如何在C++环境中利用onnxruntime库与OpenCV对ONNX模型进行推理。首先，作者从准备工作开始，包括下载并准备一个ONNX模型，如ILSVRC2012分类模型，并提供了链接到相关的博客文章以便读者了解模型的加载和初步测试。然后，着重讲解了如何通过C++实现ONNX模型的推理过程，具体步骤如下： 1. **ONNX模型准备与测试图**： - 读者被引导参考另一篇CSDN博客文章，学习如何加载ONNX模型，并确保模型结构正确。这可能涉及到模型的文件路径、模型结构解析以及验证输入和输出张量的形状和类型。 2. **C++使用onnxruntime进行推理**： - 包含必要的头文件，如`opencv2/core.hpp`、`onnxruntime_cxx_api.h`等，展示了在C++代码中引入这些库的步骤。 - `readClassNames()`函数用于读取和存储模型类别的文本文件，为后续推理结果的解释提供依据。 - `PreProcess`函数是关键部分，它接收原始图像（`constMat&image`），将其复制到`Mat&input`，然后对图像进行预处理，通常涉及归一化操作（如mean subtraction和std deviation normalization）以满足ONNX模型的输入要求。这里可能还会用到OpenCV的`dnn`模块，例如将图像转换为OpenCV支持的Blob格式（`image_blob`）。 3. **实际推理代码**： - 使用onnxruntime库中的API（如`std::unique_ptr<ORTSession>`和`std::vector<float>`）来创建一个会话，并加载模型。 - 对于推理，需要创建一个` Ort::Value`对象来表示输入数据，并调用`Run()`函数执行模型计算，返回预测结果。 - 结果可能是一个向量（`std::vector<float>`），需要进一步处理以对应到相应的类别标签。 4. **后续步骤**： - 推理完成后，可能还需要解码并解释模型输出的预测类别，这通常涉及到将得分最高的类别与其对应的字符串标签关联起来。 通过本文档，读者可以了解到如何将ONNX模型集成到C++项目中，并通过OpenCV进行图像处理和模型推理，这对于需要在性能关键的应用中使用ONNX模型的开发者来说非常实用。此外，对于初学者而言，代码示例有助于理解实际编程实现细节。