OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，而 ONNX 是一种开放的 AI 模型格式。将这两者结合起来，可以通过 OpenCV 调用 ONNX 模型来进行计算机视觉任务。本文将介绍使用 OpenCV 调用 ONNX 模型的步骤，并提供相应的代码示例。

步骤：

1. 安装依赖：首先，需要安装 OpenCV 和 ONNX 的相关依赖。在 Python 环境下，可以使用 pip 命令进行安装。例如，执行以下命令安装 OpenCV：

python
  pip install opencv-python
  

  执行以下命令安装 ONNX：

python
  pip install onnx
  

2. 加载模型：将 ONNX 模型加载到 OpenCV 中。可以使用 `cv2.dnn.readNetFromONNX` 函数来加载模型。这个函数接受 ONNX 模型的路径作为参数，并返回一个 OpenCV 的神经网络对象。例如，以下代码将加载一个名为 `model.onnx` 的 ONNX 模型：

python
  model = cv2.dnn.readNetFromONNX('model.onnx')
  

3. 准备输入：根据模型的要求，准备输入数据。一般情况下，需要将图像进行预处理，例如缩放、归一化等。可使用 `cv2.dnn.blobFromImage` 函数来创建一个适合模型输入的 blob。例如，以下代码创建了一个大小为 (300, 300) 的 blob：

python
  blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
  

4. 运行模型：将准备好的输入数据输入到模型中，并运行模型获取输出。可以使用 `model.setInput` 方法设置输入数据，然后使用 `model.forward` 方法运行模型并获取输出结果。以下代码将输入数据传递给模型，并获取输出结果：

python
  model.setInput(blob)
  output = model.forward()
  

5. 处理输出：根据模型的输出结果，进行相应的后处理。例如，如果是进行目标检测任务，可以对输出结果进行解析，并绘制边界框。具体的后处理操作将根据不同的模型和任务而有所不同。

下面是一个简单的示例，演示了如何使用 OpenCV 调用 ONNX 模型进行目标检测任务：

python
import cv2
# 加载模型
model = cv2.dnn.readNetFromONNX('model.onnx')
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 创建 blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
# 设置输入
model.setInput(blob)
# 运行模型
output = model.forward()
# 处理输出
for detection in output[0, 0]:
  score = float(detection[2])
  if score > 0.5:
    left = int(detection[3] * image.shape[1])
    top = int(detection[4] * image.shape[0])
    right = int(detection[5] * image.shape[1])
    bottom = int(detection[6] * image.shape[0])
    cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
# 显示输出图像
cv2.imshow('output', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过上述步骤，我们可以看到使用 OpenCV 调用 ONNX 模型的过程非常简单。只需加载模型、准备输入数据、运行模型和处理输出结果。这样，我们可以利用 OpenCV 和 ONNX 实现各种计算机视觉任务，如目标检测、图像分类等。

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