Ort::Env 是ONNX Runtime 中的一个类,用于初始化和管理整个 ONNX Runtime 的环境和全局状态,包括日志记录、线程池等。初始化 env 对象是必不可少的,它确保 ONNX Runtime 的各项功能能够正确工作。后续通过依赖注入传递给sesion。 设置模型会话 session_options() detect_session(env, detect_model_path.c_str...
# 项目名称,随便写PROJECT(image_onnx)# cmake版本,根据自己的写cmake_minimum_required(VERSION3.10)# 编译好的可执行文件放置的位置set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${image_onnx_SOURCE_DIR}/bin)# find required opencvfind_package(OpenCV REQUIRED)# directory of opencv headersinclude_directories(${Ope...
首先导入onnxruntime包,然后调用其API加载模型即可: import onnxruntime as ort session = ort.InferenceSession("yolov8m-seg.onnx", providers=["CUDAExecutionProvider"]) 因为我使用的是GPU版本的onnxruntime,所以providers参数设置的是"CUDAExecutionProvider";如果是CPU版本,则需设置为"CPUExecutionProvider"。
YOLOv8对象检测 + ONNXRUNTIME深度学习 C++源码如下: 代码语言:javascript 复制 #include <onnxruntime_cxx_api.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <fstream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { std::vector<std::string> labels = readClassNames(...
该代码使用了OpenCV、ONNX Runtime等库。 1. 引入必要的库 import onnxruntime import cv2 import numpy as np import time import yaml 1. 2. 3. 4. 5. 引入了onnxruntime用于加载和运行ONNX模型,cv2用于图像处理,numpy用于数组操作,time用于计时,yaml用于读取标签文件。 2. 图像处理函数 resize_image_...
YOLOv8模型ONNX格式INT8量化轻松搞定 蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV开发者联盟 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 ONNX格式模型量化 深度学习模型量化支持深度学习模型部署框架支持的一种轻量化模型与加速模型推理的一种常用手段,ONNXRUNTIME支持模型的简化、量化等脚本操作,简单易学,非常实用。
YOLOv8对象检测+ ONNXRUNTIME深度学习 C++源码如下: #include#include#includeusingnamespacecv; usingnamespacestd; intmain(intargc,char**argv){ std::vectorlabels=readClassNames(); cv::Matframe=cv::imread("D:/python/my_yolov8_train_demo/zidane.jpg"); intih=frame.rows; intiw=frame.cols; /...
徒手编写yolov8pose人体关键点检测推理代码opencv c++版本 494 -- 40:11 App 徒手编写yolov5推理代码onnxruntime c++版本 380 -- 26:01 App 徒手编写yolov8推理代码opencv c++版本 208 -- 24:49 App 徒手编写yolov8seg图像分割代码onnxruntime python版本 267 -- 47:18 App 徒手编写yolov8seg图像分割...
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