mdiapipepose姿态onnx推理-创新互联
python -m tf2onnx.convert --opset 11 --tflite pose_landmark_lite.tflite --output pose_landmark_lite.onnx
onnx 推理代码:
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import os
import cv2
import onnxruntime
import time
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
for aa in [1,2]:
# img_path=f'./166_{aa}.jpg'
img_path=f'./03.jpg'
img=cv2.imread(img_path)
if img is None:
exit(1)
t_h, t_w = img.shape[:2]
a_w = max(t_w, t_h)
img_b = np.zeros((a_w, a_w, 3), dtype=np.uint8)
if t_h >t_w:
img_b[:,
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