python onnx 推理yolov10

本文介绍了如何使用Python和ONNX库进行YOLOv3模型的推理流程,详细阐述了将YOLOv3模型转换为ONNX格式,并通过Python实现推断的过程。

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python onnx 推理yolov10

import onnxruntime as ort
import cv2
import numpy as np

# Class names for the COCO dataset
CLASSES = [
    "person", "bicycle", "car&#
### YOLOv10 ONNX 推理加载与使用 为了在 Python 中使用 YOLOv10 模型进行 ONNX 格式的推理,需先安装必要的库并准备环境。根据已有的配置信息[^1],可以确认 Anaconda 和 PyTorch 的版本兼容性。 #### 安装依赖项 确保环境中已经安装了 `onnxruntime` 库用于 ONNX 文件的解析和执行: ```bash pip install onnxruntime ``` 对于图像处理部分,则推荐使用 OpenCV 来读取和预处理输入图片: ```bash pip install opencv-python-headless ``` #### 加载 ONNX 模型 通过 `onnxruntime.InferenceSession()` 方法来加载预先训练好的 ONNX 模型文件: ```python import onnxruntime as ort import numpy as np session = ort.InferenceSession('path/to/yolov10.onnx') input_name = session.get_inputs()[0].name output_names = [o.name for o in session.get_outputs()] ``` #### 预处理输入数据 YOLO 系列算法通常要求特定尺寸的 RGB 图像作为输入,在此之前还需要做归一化等操作: ```python import cv2 def preprocess(image_path, target_size=(640, 640)): image = cv2.imread(image_path) resized_image = cv2.resize(image, target_size) normalized_image = (resized_image / 255.0).astype(np.float32) transposed_image = np.transpose(normalized_image, axes=[2, 0, 1]) batched_input = np.expand_dims(transposed_image, axis=0) return batched_input ``` #### 执行推理过程 准备好输入张量之后就可以调用模型来进行预测工作了: ```python image_tensor = preprocess('example.jpg') outputs = session.run(output_names, {input_name: image_tensor}) boxes, scores, classes = outputs[:3] print(f'Detected objects count: {len(scores)}') for box, score, cls in zip(boxes[0], scores[0], classes[0]): print(f'Class ID={cls}, Confidence Score={score:.2f}') ``` 上述代码片段展示了如何利用 ONNX Runtime 对单幅图像执行目标检测任务,并打印出识别到的目标数量及其类别编号和置信度得分。
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