QT调用onnx 模型Demo(代码和讲解）

ONNX 全名（Open Neural Network Exchange）  开放神经网络转换，由微软与 Facebook 在2017年提出。

需要确保以下几点：
1. 在Qt项目中包含了ONNX Runtime的头文件和链接库。
2. 将"path/to/your/onnx/model.onnx"替换为你要使用的ONNX模型的路径。
3. 根据模型的输入要求，准备输入数据，并填充到`input_data`中。
4. 根据模型的输出要求，对`output_tensor`中的`output_data`进行处理，例如打印分类结果。

#include <QCoreApplication>
#include <QFile>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication app(argc, argv);

    // 加载ONNX模型
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "ONNXExample");
    Ort::Session session(env, "path/to/your/onnx/model.onnx", Ort::SessionOptions{});

    // 准备输入数据
    std::vector<std::string> input_names = session.GetInputNames();
    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
    Ort::Value input_tensor(allocator, Ort::TensorInfo(ORT_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT,
                                                       Ort::Dims{1, 3, 224, 224}));
    float* input_data = input_tensor.GetTensorMutableData<float>();

    // 填充输入数据
    // 这里需要根据你的模型和数据进行相应的处理，例如读取图像并进行预处理
    // input_data = ...

    // 执行推理
    Ort::Value output_tensor(allocator, Ort::TensorInfo(ORT_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, Ort::Dims{1, 1000}));
    session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &input_tensor, 1,
                output_names.data(), &output_tensor, 1);

    // 获取输出结果
    float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();
    // 对输出数据进行处理，例如打印分类结果

    return app.exec();
}