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【深度学习】【onnxruntime】C++调用onnx

article 2025/3/10 15:11:29

【深度学习】【onnxruntime】C++环境搭建

提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论

文章目录

  • 【深度学习】【onnxruntime】C++环境搭建
  • 前言
  • Windows平台安装onnxruntime
  • Windows平台安装OpenCV
  • onnxruntime调用onnx模型
      • 简单验证
      • 调用onnx模型
  • 总结

前言

OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库(开源)，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。可以将pytorch中训练好的模型使用ONNX导出，再使用onnxruntime直接进行加载使用。
本章将讲述如何使用搭建c++下onnxruntime的运行环境，不再依赖再使用opencv中的dnn模块直接进行加载使用，因为opencv的dnn模块在执行速度上受限。

Windows平台安装onnxruntime

官网下载安装文件地址，根据自己的情况选择合适的版本，博主使用ONNX Runtime v1.15.0版本。

在assert下选择onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0.zip下载

双击运行解压后即可：

打开VS 2019：新建新项目---->空项目---->配置项目---->项目路径以及勾选“将解决方案和项目放在同一目录中---->点击创建。
在解决方案–>源文件–>右键添加新建项。这里暂时可以默认空着不做处理。

设置onnxruntime路径：项目---->属性。假设没有新建cpp文件，空项目的属性页就不会存在C/C++这一项目。

添加附加包含目录：Release | x64---->C/C+±—>常规---->附加包含目录。

D:\C++_demo\onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0\include

链接器：Release | x64---->链接器---->常规---->附加库目录。

D:\C++_demo\onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0\lib

链接器：Release | x64---->链接器---->输入---->附加依赖项。

在D:\C++_demo\onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0\lib下找到附加依赖项的文件。

onnxruntime.lib
onnxruntime_providers_cuda.lib
onnxruntime_providers_shared.lib

Windows平台安装OpenCV

官网下载安装文件地址，博主使用opencv-4.8.0-windows.exe版本

双击运行解压后即可，博主重命名为opencv4.8.0：

添加附加包含目录：Release | x64---->C/C+±—>常规---->附加包含目录。

D:\C++_demo\opencv4.8.0\build\include

链接器：Release | x64---->链接器---->常规---->附加库目录。

D:\C++_demo\opencv4.8.0\build\x64\vc16\lib

链接器：Release | x64---->链接器---->输入---->附加依赖项。

opencv_world480.lib

onnxruntime调用onnx模型

在Release x64模式下测试，将onnxruntime的onnxruntime.dll、onnxruntime_providers_cuda.dll和onnxruntime_providers_shared.dll，以及opencv的opencv_world480.dll文件复制到自己项目的Release下。

没有Release目录时，需要在Release | x64模式下运行一遍代码，代码部分在下面提供，读者可以先行新建文件复制代码。

D:\C++_demo\onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0\lib
D:\C++_demo\opencv4.8.0\build\x64\vc16\bin
===>
D:\C++_demo\onnxruntime_onnx\x64\Release

简单验证

这里简单验证一下onnxruntime和opencv是否安装成功，适用于包括博主在内的许多对c++不熟悉的人来说，代码完成了简单的图像的读取与显示。

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
	Mat src = imread("./animal-1.jpg");
	//没有图像输入
	if (src.empty()) {
		printf("....\n");
		return -1;
	}
	//namedWindow("输入窗口", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("输入窗口", src);
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

调用onnx模型

将PFNet.onnx拷贝到项目路径下。
将python版本的onnxruntime转化成对应的c++版本的，发现输出的效果完全一致，onnx模型可以作为c++的接口来供其他应用调用。

#include "onnxruntime_cxx_api.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
cv::Mat transformation(const cv::Mat& image, const cv::Size& targetSize, const cv::Scalar& mean, const cv::Scalar& std) {

	cv::Mat resizedImage;
	//图片尺寸缩放
	cv::resize(image, resizedImage, targetSize, 0, 0, cv::INTER_AREA);
	cv::Mat normalized;
	resizedImage.convertTo(normalized, CV_32F);
	cv::subtract(normalized / 255.0, mean, normalized);
	cv::divide(normalized, std, normalized);
	return normalized;
}

int main(int argc, char** argv) {
	cv::Scalar mean(0.485, 0.456, 0.406); // 均值
	cv::Scalar std(0.229, 0.224, 0.225);  // 标准差
	cv::Mat frame = cv::imread("D:/C++_demo/onnxruntime_onnx/animal-1.jpg");
	std::string onnxpath = "D:/C++_demo/onnxruntime_onnx/PFNet.onnx";
	std::wstring modelPath = std::wstring(onnxpath.begin(), onnxpath.end());
	Ort::SessionOptions session_options;
	Ort::Env env = Ort::Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "PFNet.onnx");
	// 设定单个操作(op)内部并行执行的最大线程数,可以提升速度
	session_options.SetIntraOpNumThreads(20);
	session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_ENABLE_EXTENDED);
	std::cout << "onnxruntime inference try to use GPU Device" << std::endl;
	// 是否使用GPU
	OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(session_options, 0);
	Ort::Session session_(env, modelPath.c_str(), session_options);
	
	int input_nodes_num = session_.GetInputCount();
	int output_nodes_num = session_.GetOutputCount();
	std::vector<std::string> input_node_names;
	std::vector<std::string> output_node_names;
	Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;

	int input_h = 0;
	int input_w = 0;

	// 获得输入信息
	for (int i = 0; i < input_nodes_num; i++) {
		auto input_name = session_.GetInputNameAllocated(i, allocator);
		input_node_names.push_back(input_name.get());
		auto inputShapeInfo = session_.GetInputTypeInfo(i).GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape();
		int ch = inputShapeInfo[1];
		input_h = inputShapeInfo[2];
		input_w = inputShapeInfo[3];
		std::cout << "input format: " << ch << "x" << input_h << "x" << input_w << std::endl;
	}

	// 获得输出信息 多输出
	for (int i = 0; i < output_nodes_num; i++) {
		auto output_name = session_.GetOutputNameAllocated(i, allocator);
		output_node_names.push_back(output_name.get());
		auto outShapeInfo = session_.GetOutputTypeInfo(i).GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape();
		int ch = outShapeInfo[1];
		int output_h = outShapeInfo[2];
		int output_w = outShapeInfo[3];
		std::cout << "output format: " << ch << "x" << output_h << "x" << output_w << std::endl;
	}

	// 图象预处理 - 格式化操作
	int64 start = cv::getTickCount();
	cv::Mat rgbImage;
	cv::cvtColor(frame, rgbImage, cv::COLOR_BGR2RGB);
	cv::Size targetSize(input_w, input_h);
	// 对原始图像resize和归一化
	cv::Mat normalized = transformation(rgbImage, targetSize, mean, std);
	cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(normalized);
	size_t tpixels = input_w * input_h * 3;
	std::array<int64_t, 4> input_shape_info{ 1, 3, input_h, input_w };

	auto allocator_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
	Ort::Value input_tensor_ = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator_info, blob.ptr<float>(), tpixels, input_shape_info.data(), input_shape_info.size());
	// 输入一个数据
	const std::array<const char*, 1> inputNames = { input_node_names[0].c_str() };
	// 输出多个数据
	const std::array<const char*, 3> outNames = { output_node_names[0].c_str(),output_node_names[1].c_str(),output_node_names[2].c_str() };
	std::vector<Ort::Value> ort_outputs;
	try {
		ort_outputs = session_.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, inputNames.data(), &input_tensor_, inputNames.size(), outNames.data(), outNames.size());
	}
	catch (std::exception e) {
		std::cout << e.what() << std::endl;
	}
	// 选择最后一个输出作为最终的mask
	const float* mask_data = ort_outputs[2].GetTensorMutableData<float>();
	auto outShape = ort_outputs[2].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape();
	int num_cn = outShape[1];
	int out_h = outShape[2];
	int out_w = outShape[3];

	int step = out_h * out_w;
	// 逐像素判断是背景还是前景
	cv::Mat result = cv::Mat::zeros(cv::Size(out_w, out_h), CV_8UC1);
	for (int row = 0; row < out_h; row++) {
		for (int col = 0; col < out_w; col++) {
			float c1 = mask_data[row * out_w + col];
			if (c1 > 0.5) {
				result.at<uchar>(row, col) = 255;
			}
			else {
				result.at<uchar>(row, col) = 0;
			}
		}
	}
	cv::Mat mask, binary;
	cv::resize(result, mask, cv::Size(frame.cols, frame.rows));
	cv::threshold(mask, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
	float t = (cv::getTickCount() - start) / static_cast<float>(cv::getTickFrequency());
	std::cout << "Total Testing Time : " << t << std::endl;
	cv::imshow("mask", binary);
	cv::waitKey(0);
	// 释放资源
	session_options.release();
	session_.release();
	return 0;
}

这里只推理一张图片，因此加载GPU比较费时。

session_options.SetIntraOpNumThreads可以有效提升网络的推理速度，这是opencv调用onnx模型进行推理所不具备的优势

总结

尽可能简单、详细的介绍C++下onnxruntime调用ONNX模型的流程。


http://www.kler.cn/a/297793.html

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