【介绍】
部署 YOLOv9 ONNX 模型在 OpenCV 的 C++ 环境中涉及一系列步骤。以下是一个简化的部署方案概述，以及相关的文案。
部署方案概述：
- 模型准备：首先，你需要确保你有 YOLOv9 的 ONNX 模型文件。这个文件包含了模型的结构和权重。
- 环境配置：安装 OpenCV 库，并确保它支持 ONNX 模型的加载和推理。
- 加载模型 ：使用 OpenCV 的
cv::dnn::readNetFromONNX函数加载模型。这个函数会读取模型文件，并创建一个可以用于推理的网络对象。 - 预处理输入：YOLO 模型通常需要特定格式的输入数据，如特定大小的图像。你需要编写代码来读取原始图像，将其转换为模型所需的格式，并可能需要进行归一化或其他预处理步骤。
- 执行推理 ：将预处理后的输入数据传递给网络对象，执行推理。这通常是通过调用
cv::dnn::Net::forward函数来完成的。 - 后处理输出：模型的输出通常是一个或多个张量，需要后处理才能得到最终的检测结果。这可能涉及解析输出张量，提取边界框、类别和置信度等信息。
- 显示结果：最后，你可以使用 OpenCV 的绘图功能在原始图像上显示检测结果。
文案示例：
"在现代计算机视觉应用中，部署高效的目标检测模型至关重要。使用 OpenCV 的 C++ 接口，我们可以轻松加载和部署 YOLOv9 ONNX 模型，实现实时的目标检测。通过准备模型文件、配置开发环境、加载模型、预处理输入数据、执行推理和后处理输出，我们可以在各种应用场景中快速集成 YOLOv9 的强大功能。无论是安全监控、自动驾驶还是智能家居，YOLOv9 与 OpenCV 的结合都为我们提供了强大的工具来检测和识别图像中的目标。"
【效果演示】
【视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1Wt421t79e/【部分实现代码】
#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
#include "yolov9.h"
#include<time.h>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;
template<typename _Tp>
int yolov9(_Tp& cls,Mat& img,string& model_path)
{
Net net;
if (cls.ReadModel(net, model_path, false)) {
cout << "read net ok!" << endl;
}
else {
return -1;
}
//生成随机颜色
vector<Scalar> color;
srand(time(0));
for (int i = 0; i < 80; i++) {
int b = rand() % 256;
int g = rand() % 256;
int r = rand() % 256;
color.push_back(Scalar(b, g, r));
}
vector<OutputSeg> result;
if (cls.Detect(img, net, result)) {
DrawPred(img, result, cls._className, color);
}
else {
cout << "Detect Failed!" << endl;
}
system("pause");
return 0;
}
int main() {
string img_path = "E:\\person.jpg";
string detect_model_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\yolov9-opencv-det-cplus\\models\\yolov9-c.onnx";
Mat img = imread(img_path);
Yolov9 task_detect;
yolov9(task_detect,img,detect_model_path); //Opencv detect
return 0;
}【测试环境】
vs2019
opencv==4.9.0
cmake==3.24.3
【源码下载】