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OpenCV从3.3版本就开始引入DNN模块，现在已经是4.5版本了，DNN模块的支持度也更好了。目前OpenCV已经支持ONNX格式的模型加载和推理，后端的推理引擎也有了多种选择。
而Pytorch作为目前易用性相对最好的深度学习训练框架，使用非常广泛。Pytorch的pth格式模型没法直接用OpenCV加载，但可以转换成ONNX格式使用。
首先在Ubuntu下编译OpenCV，默认配置选项已经可以支持加载ONNX模型进行推理，不需要contrib库支持或其他的特殊配置。
我在编译过程中，按照习惯仅指定了CMAKE_INSTALL_PREFIX参数，用来指定编译后的安装路径，方便后期管理，不干扰系统目录。
Pytorch已经原生支持导出ONNX模型，具体可以参见官方教程和文档。
一个最简化的导出Demo如下，核心的只有torch.onnx.export一个函数。
import torch import torchvision model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True) x = torch.rand(1, 3, 224, 224) save_path = "./model_file/mobilenetv2.onnx" torch.onnx.export(model, x, save_path, input_names=["input"], output_names=["output"], opset_version=11)
利用OpenCV的DNN模块进行网络推理，可以参考官方教程，以及源码包中的samples/dnn/classification.cpp。
这边以我之前做的一个目标修正的小网络为例，演示一个简化的Demo。
模型借鉴MobilenetV2中的InvertedResidual模块，搭建特征提取部分，输入64*64的图像，最后通过pooling层和fc层，输出一个10维的向量。
输出向量的含义分别为：
0：目标Confidence，是否包含目标；
1-5：目标Class，分类得分；
6-9：2D-BBox，按xywh方式表述。
一个简化的推理Demo如下所示。
#include#include using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // load model String model = "../model_file/mobilenet.onnx"; dnn::Net net = dnn::readNetFromONNX(model); // load image data float scale = 0.0078125; Scalar mean = Scalar(128.0, 128.0, 128.0); Mat frame = imread("../images/car.png"); Mat blob; dnn::blobFromImage(frame, blob, scale, Size(64, 64), mean, false, false); // inference and time double t = getTickCount(); net.setInput(blob); Mat output = net.forward(); t = (getTickCount() - t) / getTickFrequency(); std::cout << "Output shape: " << output.size() << ", Time-cost: " << t << std::endl; // visualize visualize_result(frame, output); return 0; }
其中结果可视化的代码不再赘述，主要是把回归出的2DBBox画出来。
结果输出如下：
Output shape: [10 x 1], Time-cost: 0.0013024
输出结果维度符合预期，运行时间也与python调用onnxruntime的运行耗时差不多。
结果可视化如下，可以正确地对车辆目标的位置进行修正。
感谢各位的阅读，以上就是“C++怎么实现基于OpenCV的DNN网络”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对C++怎么实现基于OpenCV的DNN网络这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
