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在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11-cls图像分类ONNX模型是一项具有挑战性的任务#xff0c;因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的#xff0c;而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而#xff0c;可以通过一些间接的方法来实现这一目标中使用纯OpenCV部署YOLOv11-cls图像分类ONNX模型是一项具有挑战性的任务因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而可以通过一些间接的方法来实现这一目标即将PyTorch模型转换为ONNX格式然后使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型。
部署过程包括以下几个关键步骤
确保开发环境已经安装了OpenCV 4.x带有DNN模块和必要的C编译器。将YOLOv11-cls模型从PyTorch转换为ONNX格式这通常涉及使用PyTorch的torch.onnx.export函数。使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型并确保有模型的配置文件描述模型架构和类别名称文件。预处理输入图像如调整大小、归一化等以符合模型的输入要求。将预处理后的图像输入到模型中并获取分类结果。对分类结果进行后处理包括解析输出等。
需要注意的是由于YOLOv11是一个复杂的模型其输出可能包含多个层的信息因此需要仔细解析模型输出并根据YOLOv11的具体实现进行后处理。此外OpenCV的DNN模块对ONNX的支持可能有限某些YOLOv11的特性可能无法在OpenCV中直接实现此时可能需要寻找替代方案。
总之使用纯OpenCV在C中部署YOLOv11-cls图像分类模型需要深入理解YOLOv11的模型架构、OpenCV的DNN模块以及ONNX格式。
【效果展示】 【实现部分代码】
#include iostream
#includeopencv2/opencv.hpp
#includemath.h
#includetime.h
#include yolov11_cls.h
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;int main(int argc,char* argv[]) {if(argc1){coutplease input the image pathendl;return 0;}string img_path argv[1];string cls_model_path yolo11n-cls.onnx;Mat img imread(img_path);Yolov11ClsOnnx cls_net;cls_net.LoadWeights(cls_model_path);auto result cls_net.Inference(img);cout result.class_namestd::to_string(result.confidence) endl;getchar();return 0;
} 【测试环境】
vs2019
cmake3.24.3
opencv4.8.0
【运行步骤】
通过cmake编译出exe后执行
yolov11-cls.exe 【图片路径】即可
【完整源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89853574
