OpenCV DNN + ONNX 跨框架实时推理实战：PyTorch/TF模型导出ONNX后用OpenCV DNN加速，CPU/GPU实时目标检测
OpenCV DNN + ONNX 跨框架实时推理实战：PyTorch/TF模型导出ONNX后用OpenCV DNN加速，CPU/GPU实时目标检测
- 引言
- 1. 环境准备（推荐 2026 年最新版本）
- 2. PyTorch 模型导出 ONNX（以 YOLOv8n 为例）
- 3. TensorFlow / Keras 模型导出 ONNX
- 4. OpenCV DNN 加载 ONNX 并设置 CPU/GPU 加速
- 5. YOLO 预处理 + 推理 + 后处理完整流程
- 6. 完整实时摄像头检测脚本（CPU/GPU 一键切换）
- 7. ONNX Runtime 作为备选/对比方案
- 8. 性能优化技巧与常见问题
- 结语
OpenCV DNN + ONNX 跨框架实时推理实战：PyTorch/TF模型导出ONNX后用OpenCV DNN加速，CPU/GPU实时目标检测
引言
在深度学习部署场景中，跨框架和实时推理是两大核心痛点。PyTorch 训练方便、TensorFlow 生态成熟，但直接在生产环境中加载完整框架会带来巨大的依赖负担和性能开销。
ONNX (Open Neural Network Exchange)作为开放标准格式，完美解决了“一次导出、多框架部署”的问题。而OpenCV DNN 模块（OpenCV 4.5+）原生支持 ONNX 模型解析，无需 PyTorch/TensorFlow 运行时，体积小、启动快、跨平台强，尤其适合边缘设备和实时视频流。
1. 环境准备（推荐 2026 年最新版本）
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