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C++结合onnxruntime与opencv实现onnx模型推理的实践指南

简介：本文介绍了如何使用C++语言，通过onnxruntime与opencv库，实现对onnx模型的推理，并附带了详细的实现代码。

在现代机器学习应用中，ONNX(Open Neural Network Exchange)已成为多个深度学习框架间交换模型的标准格式。然而，在实际应用中，单纯的模型交换并不足够，我们还需能在各种环境中对其进行有效的推理。本文将探讨如何使用C++语言，结合onnxruntime与opencv库，对ONNX模型进行推理，以满足实际应用的需求。

一、痛点介绍

在深度学习模型的部署过程中，常遇到模型与运行环境不兼容、推理效率低下等问题。尤其是当模型需要以C++进行部署时，由于缺乏类似Python环境中丰富的科学计算库，操作难度与复杂度均有所提升。因此，如何在C++环境中快速且准确地加载并运行ONNX模型，成为了深度学习应用部署的一大痛点。

二、解决方案与实践

为解决上述痛点，我们选择了onnxruntime与opencv这两个库。onnxruntime是微软开发的一个跨平台机器学习推理库，支持多种深度学习框架导出的ONNX模型；而opencv作为一个开源的计算机视觉库，不仅可以处理图像数据，还提供了与onnxruntime的接口，便于我们在C++环境中使用。

2.1 环境准备

首先，需要安装onnxruntime与opencv库。可以通过cmake进行编译安装，或者通过包管理器（如vcpkg或apt-get）进行安装。确保安装的版本相互兼容。

2.2 加载模型与数据进行推理

安装完成后，即可开始编写C++代码。首先，通过onnxruntime的API加载ONNX模型，并创建一个会话（session）。然后，利用opencv加载输入图像，进行必要的预处理（如归一化、尺寸调整等），转换为onnxruntime可以接受的输入格式。最后，将处理后的输入数据传入会话进行推理，得到输出结果。

2.3 代码示例

由于篇幅限制，这里提供关键的代码片段供参考：

// 创建环境
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);

// 加载模型
std::string model_path = "path_to_your_model.onnx";
Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options);

// 加载并处理图像
cv::Mat image = cv::imread("path_to_your_image.jpg");
cv::Mat preprocessed_image;
// 进行图像预处理...

// 创建输入tensor
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
std::vector<int64_t> input_tensor_dims{1, 3, image.rows, image.cols};
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_tensor_dims.data(), input_tensor_dims.size(), preprocessed_image.data, preprocessed_image.total() * preprocessed_image.channels());

// 创建输入向量并设置输入
std::vector<const char*> input_node_names = {"input_node"};
std::vector<Ort::Value> input_tensors = {input_tensor};

// 推理
auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_node_names.data(), input_tensors.data(), 1, output_node_names.data(), output_count);

// 处理输出结果...