无缝集成，性能澎湃：OpenCV强强联手ONNX模型，赋能人工智能应用开发！

2023-10-17 13:23:24

在 Python 和 C++ 中利用 OpenCV 与 ONNX 模型释放人工智能潜力

在人工智能时代，掌握尖端技术至关重要。对于深度学习领域的新手或资深专家来说，本文将引领您探索 OpenCV 和 ONNX 模型的强大结合，以创造令人惊叹的 AI 应用。

OpenCV 与 ONNX：强强联手

OpenCV（开源计算机视觉库）以其图像处理和视频分析能力而著称，在深度学习中被广泛应用。然而，有时 OpenCV 原生模型的性能可能不够理想。这时，Open Neural Network Exchange (ONNX) 模型就会派上用场。

ONNX 是一种开放的模型格式，可在不同平台上运行，易于部署，并可无缝集成到 TensorFlow、PyTorch 等各种框架中。此外，ONNX 模型在推理性能上也大幅提升，能够显著缩短计算时间。

Python 和 C++ 中的调用

接下来，我们将深入探讨如何在 Python 和 C++ 中调用 OpenCV 和 ONNX 模型：

Python：

安装 OpenCV 和 onnxruntime。
导入 cv2、onnxruntime 和 numpy。
使用 onnxruntime.InferenceSession() 加载 ONNX 模型。
读取并预处理图像数据。
使用 OpenCV 函数处理图像（如调整大小、归一化）。
使用 inference_session.run() 执行推理。
可视化或进一步处理推理结果。

C++：

安装 OpenCV 和 onnxruntime。
导入 opencv2、onnxruntime 和 iostream。
使用 onnxruntime::InferenceSession() 加载 ONNX 模型。
读取并预处理图像数据。
使用 OpenCV 函数处理图像（如调整大小、归一化）。
使用 inference_session.run() 执行推理。
可视化或进一步处理推理结果。

示例代码

为了便于理解，我们提供了 Python 和 C++ 的示例代码，供您参考：

Python：

import cv2
import onnxruntime
import numpy as np

# 加载 ONNX 模型
model = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 预处理图像
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = cv2.normalize(image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 执行推理
input_data = np.array([image])
outputs = model.run(None, {"input": input_data})

# 获取推理结果
result = outputs[0][0]
print(result)

C++：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <onnxruntime/core/session/inference_session.h>

using namespace cv;
using namespace onnxruntime;

int main() {
  // 加载 ONNX 模型
  InferenceSession session("model.onnx");

  // 读取图像
  Mat image = imread("image.jpg");

  // 预处理图像
  Mat resized;
  cv::resize(image, resized, Size(224, 224));
  cv::normalize(resized, resized, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

  // 执行推理
  std::vector<float> input = { (float*)resized.data, resized.rows, resized.cols };
  std::vector<OrtValue> outputs;
  session.Run(OrtRunOptions(), { "input" }, {}, &outputs);

  // 获取推理结果
  float* output = outputs[0].Get<float>();
  std::cout << output[0] << std::endl;

  return 0;
}