C++利用Libtorch实现Faster-RCNN

前言每次在python里敲代码，总要忘记咋子显示图片，所以直接进行个小整理，忘了直接copy过去就完事????一、opencv读取图片opencv读入的数据为uinit型，范围为0-255；（PIL也是）import cv2img = cv2.imread("./image/test.png")//opencv读取图片二、opencv显示图片import cv2def cv_show(name,i

前言在上篇文章中，已经介绍了怎么将python网络模型进行导出，并利用libtorch在C++端进行调用戳我跳转.在项目工程中，程序一般需要导出为DLL提供给第三方使用。此时除.dll、.h、.lib文件外，需一并提供对应所需的libtorch、opencv文件夹，才能实现vs中的环境配置。（即第三方环境需与导出dll的项目一致）(libtorch+opencv+cuda+cudnn)操作流程一、

py文件运行失败，原因为运行模式变更为了Pytest

解决cv.imread()读取中文路径图像失败问题

打包PY文件生成可直接运行的.exe文件（无需python解释器及相关环境配置）

背景在vs2019 c++项目中使用libtorch，为加快算法速度，将算法中模型和输入放入GPU进行运算。问题描述使用torch::cuda::is_available()，检查gpu是否可用时，下方出现红色波浪线，无法完成编译。解决方法在程序顶部添加头文件#include <torch/torch.h>错误即可解决！！-------------------------------e

报错error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support.

环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑）须知Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与pytorch版本相同的CUDA和Cudnn,否则导入模型将出错。若想使程序在GPU上运行，需下载GPU版libtorch,其也支持cpu运行。文中给出图片或许版本与标题不一致，不影响实际操作，作者

报错error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support.