#include <opencv2/gapi/infer/onnx.hpp>

cv::gapi::onnx::Params< Net > 的协作图

公有成员函数
	Params (const std::string &model)
	类构造函数。

GBackend	backend () const

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::CoreML &&ep)
	为运行时添加执行提供程序。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::CUDA &&ep)
	为运行时添加执行提供程序。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::DirectML &&ep)
	为运行时添加执行提供程序。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::OpenVINO &&ep)
	为运行时添加执行提供程序。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::TensorRT &&ep)
	为运行时添加执行提供程序。

Params< Net > &	cfgDisableMemPattern ()
	禁用内存模式优化。

Params< Net > &	cfgInputLayers (const typename PortCfg< Net >::In &layer_names)
	指定推理的网络输入层名称序列。

Params< Net > &	cfgMeanStd (const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &m, const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &s)
	指定用于预处理的均值和标准差。

Params< Net > &	cfgNormalize (const typename PortCfg< Net >::Normalize &normalizations)
	指定用于预处理的规范化参数。

Params< Net > &	cfgOutputLayers (const typename PortCfg< Net >::Out &layer_names)
	指定推理的输出层名称序列。

Params< Net > &	cfgPostProc (const std::vector< cv::GMatDesc > &out_metas, const PostProc &remap_function)
	配置图输出并提供用户的后处理函数。

Params< Net > &	cfgPostProc (const std::vector< cv::GMatDesc > &out_metas, const PostProc &remap_function, const std::vector< std::string > &names_to_remap)

Params< Net > &	cfgPostProc (std::vector< cv::GMatDesc > &&out_metas, PostProc &&remap_function)

Params< Net > &	cfgPostProc (std::vector< cv::GMatDesc > &&out_metas, PostProc &&remap_function, std::vector< std::string > &&names_to_remap)

Params< Net > &	constInput (const std::string &layer_name, const cv::Mat &data, TraitAs hint=TraitAs::TENSOR)
	设置常量输入。

cv::util::any	params () const

std::string	tag () const

保护成员
detail::ParamDesc	desc

详细描述

template<typename Net>
class cv::gapi::onnx::Params< Net >

包含推理参数的描述和用于填充这些参数的函数集。

构造函数和析构函数文档

◆ Params()

template<typename Net >

cv::gapi::onnx::Params< Net >::Params ( const std::string & model )

inline

类构造函数。

根据模型信息构造 Params，并为其他推理描述参数设置默认值。

参数

model 模型路径（.onnx 文件）。

成员函数文档

◆ backend()

template<typename Net >

GBackend cv::gapi::onnx::Params< Net >::backend ( ) const

inline

以下是此函数的调用图

◆ cfgAddExecutionProvider() [1/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::CoreML && ep )

inline

为运行时添加执行提供程序。

此函数用于添加 ONNX 运行时 CoreML 执行提供程序选项。

参数

ep	CoreML 执行提供程序选项。

另请参阅: cv::gapi::onnx::ep::CoreML.

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgAddExecutionProvider() [2/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::CUDA && ep )

inline

为运行时添加执行提供程序。

此函数用于添加 ONNX 运行时 CUDA 执行提供程序选项。

参数

ep	CUDA 执行提供程序选项。

另请参阅: cv::gapi::onnx::ep::CUDA.

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgAddExecutionProvider() [3/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::DirectML && ep )

inline

为运行时添加执行提供程序。

此函数用于添加 ONNX 运行时 DirectML 执行提供程序选项。

参数

ep	DirectML 执行提供程序选项。

另请参阅: cv::gapi::onnx::ep::DirectML.

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgAddExecutionProvider() [4/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::OpenVINO && ep )

inline

为运行时添加执行提供程序。

此函数用于添加 ONNX 运行时 OpenVINO 执行提供程序选项。

参数

ep	OpenVINO 执行提供程序选项。

另请参阅: cv::gapi::onnx::ep::OpenVINO.

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgAddExecutionProvider() [5/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::TensorRT && ep )

inline

为运行时添加执行提供程序。

此函数用于添加 ONNX 运行时 TensorRT 执行提供程序选项。

参数

ep	TensorRT 执行提供程序选项。

另请参阅: cv::gapi::onnx::ep::TensorRT.

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgDisableMemPattern()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgDisableMemPattern ( )

inline

禁用内存模式优化。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgInputLayers()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgInputLayers ( const typename PortCfg< Net >::In & layer_names )

inline

指定推理的网络输入层名称序列。

此函数用于将图输入的数据与网络拓扑的输入层相关联。名称数量必须与网络输入数量匹配。如果网络只有一个输入层，则无需调用它，因为该层会自动与输入相关联，但这并不能阻止您自己这样做。名称计数必须与网络输入数量匹配。

参数

layer_names std::array<std::string, N>，其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输入数量。包含输入层的名称。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgMeanStd()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgMeanStd	(	const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &	m,
		const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &	s
	)

inline

指定用于预处理的均值和标准差。

此函数用于为输入数据的预处理设置均值和标准差。

参数

m	std::array<cv::Scalar, N>，其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输入数量。包含均值。
s	std::array<cv::Scalar, N>，其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输入数量。包含标准差值。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgNormalize()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgNormalize ( const typename PortCfg< Net >::Normalize & normalizations )

inline

指定用于预处理的规范化参数。

此函数用于为输入数据的预处理设置规范化参数。

参数

normalizations std::array<cv::Scalar, N>，其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输入数量。包含启用或禁用输入数据规范化的布尔值。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgOutputLayers()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgOutputLayers ( const typename PortCfg< Net >::Out & layer_names )

inline

指定推理的输出层名称序列。

此函数用于将图输出的数据与网络拓扑的输出层相关联。如果网络只有一个输出层，则无需调用它，因为该层会自动与输出相关联，但这并不能阻止您自己这样做。名称计数必须与网络输出数量匹配，或者您可以设置自己的输出，但对于这种情况，您还必须使用 cfgPostProc 函数。

参数

layer_names std::array<std::string, N>，其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输出数量。包含输出层的名称。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgPostProc() [1/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	const std::vector< cv::GMatDesc > &	out_metas,
		const PostProc &	remap_function
	)

inline

配置图输出并提供用户的后处理函数。

当您使用具有动态输出的网络时，此函数很有用。由于我们无法知道推理结果的维度，因此需要提供这些维度以构建图输出。这些维度可能与推理结果不同。因此，您必须提供 PostProc 函数，该函数从推理结果中获取信息，并填充由 out_metas 中的维度构建的输出。

参数

out_metas	输出元信息（类型、维度）。
remap_function	后处理函数，它有两个参数。第一个是 onnx 结果，第二个是图形输出。这两个参数都是 std::map，包含层名称和 cv::Mat 的对。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgPostProc() [2/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	const std::vector< cv::GMatDesc > &	out_metas,
		const PostProc &	remap_function,
		const std::vector< std::string > &	names_to_remap
	)

inline

这是一个重载的成员函数，为了方便提供。它与上面的函数的不同之处仅在于它接受的参数。该函数具有额外的参数 names_to_remap。此参数提供有关将用于推理和后处理函数的输出层的信息。

参数

out_metas	输出元信息。
remap_function	后处理函数。
names_to_remap	输出层的名称。网络的推理将在这些层上进行。推理的结果将使用这些名称在后处理函数中进行处理。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgPostProc() [3/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	std::vector< cv::GMatDesc > &&	out_metas,
		PostProc &&	remap_function
	)

inline

这是一个重载的成员函数，为了方便提供。它与上面的函数的不同之处仅在于它接受的参数。带有右值参数的函数。

参数

out_metas	右值输出元信息（类型、维度）。
remap_function	右值后处理函数，它有两个参数。第一个是 onnx 结果，第二个是图形输出。这两个参数都是 std::map，包含层名称和 cv::Mat 的对。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ cfgPostProc() [4/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	std::vector< cv::GMatDesc > &&	out_metas,
		PostProc &&	remap_function,
		std::vector< std::string > &&	names_to_remap
	)

inline

这是一个重载的成员函数，为了方便提供。它与上面的函数的不同之处仅在于它接受的参数。带有右值参数和额外参数 names_to_remap 的函数。

参数

out_metas	右值输出元信息。
remap_function	右值后处理函数。
names_to_remap	右值输出层的名称。网络的推理将在这些层上进行。推理的结果将使用这些名称在后处理函数中进行处理。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ constInput()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::constInput	(	const std::string &	layer_name,
		const cv::Mat &	data,
		TraitAs	hint = `TraitAs::TENSOR`
	)

inline

设置常量输入。

该函数用于设置常量输入。此输入必须是准备好的张量，因为在此情况下预处理已禁用。您应该提供将接收提供数据的网络层的名称。

参数

layer_name	网络层的名称。
data	cv::Mat，其中包含将与网络层关联的数据。
hint	输入类型 (TENSOR)。

返回值: 修改后的对象的引用。

◆ params()

template<typename Net >

cv::util::any cv::gapi::onnx::Params< Net >::params ( ) const

inline

◆ tag()

template<typename Net >

std::string cv::gapi::onnx::Params< Net >::tag ( ) const

inline

成员数据文档

◆ desc

template<typename Net >

detail::ParamDesc cv::gapi::onnx::Params< Net >::desc

受保护的

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opencv2/gapi/infer/onnx.hpp

公有成员函数

保护成员

详细描述

构造函数和析构函数文档

◆ Params()

成员函数文档

◆ backend()

◆ cfgAddExecutionProvider() [1/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [2/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [3/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [4/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [5/5]

◆ cfgDisableMemPattern()

◆ cfgInputLayers()

◆ cfgMeanStd()

◆ cfgNormalize()

◆ cfgOutputLayers()

◆ cfgPostProc() [1/4]

◆ cfgPostProc() [2/4]

◆ cfgPostProc() [3/4]

◆ cfgPostProc() [4/4]

◆ constInput()

◆ params()

◆ tag()

成员数据文档

◆ desc