LabVIEW中轻松部署百度PP-YOLOE ONNX，解锁AI视觉新天地！

2023-02-27 21:31:23

在 LabVIEW 中部署百度飞桨 PP-YOLOE ONNX 模型

引言：AI 视觉技术的革命

人工智能 (AI) 正在席卷各行各业，而图像识别和目标检测等 AI 视觉技术尤其令人印象深刻。随着百度飞桨 PP-YOLOE ONNX 模型的出现，这一领域又迈出了一大步。这款轻量级、高性能的模型，为 LabVIEW 用户提供了利用 AI 视觉技术的绝佳机会。

安装必备工具和库

在开始之前，请确保您的 LabVIEW 环境已安装以下必备工具和库：

LabVIEW Vision Development Module： 提供图像处理和分析功能。
百度飞桨 PaddlePaddle 库： PP-YOLOE ONNX 模型的运行环境。
PP-YOLOE ONNX 模型： 可从百度飞桨官网或 GitHub 仓库获取。

部署 PP-YOLOE ONNX 模型

1. 创建新项目

创建一个新的 LabVIEW 项目，作为您 AI 视觉应用程序的容器。

2. 添加图像处理 VI

添加一个图像处理 VI，用于加载和预处理图像，使其适合输入到 PP-YOLOE 模型中。

3. 添加 PP-YOLOE ONNX 推理 VI

添加一个 PP-YOLOE ONNX 推理 VI，用于将预处理后的图像输入到模型，并获取目标检测结果。

4. 连接 VI

将图像处理 VI 和 PP-YOLOE ONNX 推理 VI 连接起来，形成一个完整的图像识别应用程序。

5. 运行应用程序

运行该应用程序时，它将执行以下操作：

加载图像。
预处理图像。
使用 PP-YOLOE ONNX 模型进行目标检测。
以图形化的方式在 LabVIEW 前面板上显示检测结果。

代码示例

以下代码示例展示了如何加载和预处理图像：

// 加载图像
image = Vision::ImageFileRead("path/to/image.png");

// 将图像转换为 PP-YOLOE 所需的格式
tensor = Vision::ImageToTensor(image, Vision::kGray8);

// 归一化张量
tensor = Vision::TensorNormalize(tensor, 0.0, 255.0);

以下代码示例展示了如何使用 PP-YOLOE ONNX 模型进行推理：

// 创建 PP-YOLOE 推理会话
session = PaddlePaddle::OnnxSessionCreate("path/to/ppyoloe.onnx");

// 将张量输入会话
session = PaddlePaddle::OnnxSessionRun(session, {"input_tensor"}, {tensor});

// 获取目标检测结果
results = session = PaddlePaddle::OnnxSessionGetOutput(session, {"output_tensor"});