【算法介绍】
在C++中使用纯OpenCV部署YOLO26-cls图像分类ONNX模型是一项具有挑战性的任务，因为YOLO26通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，可以通过一些间接的方法来实现这一目标，即将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型。
部署过程包括以下几个关键步骤：
- 确保开发环境已经安装了OpenCV 4.x（带有DNN模块）和必要的C++编译器。
- 将YOLO26-cls模型从PyTorch转换为ONNX格式，这通常涉及使用PyTorch的
torch.onnx.export函数。 - 使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型，并确保有模型的配置文件（描述模型架构）和类别名称文件。
- 预处理输入图像（如调整大小、归一化等），以符合模型的输入要求。
- 将预处理后的图像输入到模型中，并获取分类结果。
- 对分类结果进行后处理，包括解析输出等。
需要注意的是，由于YOLO26是一个复杂的模型，其输出可能包含多个层的信息，因此需要仔细解析模型输出，并根据YOLO26的具体实现进行后处理。此外，OpenCV的DNN模块对ONNX的支持可能有限，某些YOLO26的特性可能无法在OpenCV中直接实现，此时可能需要寻找替代方案。
总之，使用纯OpenCV在C++中部署YOLO26-cls图像分类模型需要深入理解YOLOv11的模型架构、OpenCV的DNN模块以及ONNX格式。
【效果展示】
【调用代码】
#include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<math.h> #include<time.h> #include "yolo26_cls.h" using namespace std; using namespace cv; using namespace dnn; int main(int argc,char* argv[]) { if(argc==1) { cout<<"please input the image path"<<endl; return 0; } string img_path = argv[1]; string cls_model_path = "yolo26n-cls.onnx"; Mat img = imread(img_path); Yolo26ClsOnnx cls_net; cls_net.LoadWeights(cls_model_path); auto result = cls_net.Inference(img); cout << result.class_name<<"===>"<<std::to_string(result.confidence) << endl; getchar(); return 0; }【测试环境】
vs2019
cmake==3.30.1
opencv==4.8.0
【运行步骤】
通过cmake编译出exe后，执行
yolo26-cls.exe 【图片路径】即可
