C++ ubuntu环境下安装编译部署环境，用onnxruntime部署ppyoloe_r模型
在新安装的ubuntu环境下修改源、安装gcc和cmake，编译安装opencv，安装onnxruntime环境。并编写cmakelist文件，编译与运行ppyoloe_r模型。
windows环境下onnx部署ppyoloe_r模型的代码可以参考 https://blog.csdn.net/a486259/article/details/128151738，这里基于该代码进行linux适配，最终成功实现部署。
1、基础环境配置
1.1 更换源
参考一下链接，基于图形界面设置国内源即可
https://blog.csdn.net/u012206617/article/details/122321849
1.2 安装gcc
安装命令如下
sudo apt update
sudo apt install gcc-8
sudo apt install g++-8
查看安装效果 ls /usr/bin/gcc*
root@ubuntu:/home/xxx# ls /usr/bin/gcc*
/usr/bin/gcc-7 /usr/bin/gcc-ar-7 /usr/bin/gcc-nm-7 /usr/bin/gcc-ranlib-7
可以看到并没有生成gcc、g++的软链接。通过以下方式构建软链接，即可使用gcc、g++命令
cd /usr/bin
rm gcc
rm g++
sudo ln -s gcc-8 gcc
sudo ln -s g++-8 g++
1.3 安装cmake
sudo apt install cmake
检验cmake版本
root@ubuntu:/usr/bin# cmake --version
cmake version 3.10.2
CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).
root@ubuntu:/usr/bin#
2、运行环境配置
2.1 安装opencv
安装依赖包，参考https://blog.csdn.net/KIK9973/article/details/118830187，注意其博文中的cmake命令中多了个—D参数
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
wget https://www.witersen.com/wp-content/uploads/2022/03/opencv-4.5.5.tar.gz
wget https://www.witersen.com/wp-content/uploads/2022/03/opencv_contrib-4.5.5.tar.gz
unzip opencv_contrib-4.5.5.tar.gz
unzip opencv-4.5.5.tar.gz
将opencv_contrib-4.5.5重命名为opencv_contrib，然后拷贝到opencv-4.5.5目录下
cd opencv-4.5.5/
mkdir -p build
cd build
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=True ..
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules/ -D WITH_TBB=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D BUILD_opencv_gpuarithm=OFF -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON ..
输出以下内容则表示cmake配置成功
-- OpenCL: YES (no extra features)
-- Include path: /home/xxx/opencv-4.7.0/3rdparty/include/opencl/1.2
-- Link libraries: Dynamic load
--
-- Python (for build): /usr/bin/python2.7
--
-- Java:
-- ant: NO
-- JNI: NO
-- Java wrappers: NO
-- Java tests: NO
--
-- Install to: /usr/local
-- -----------------------------------------------------------------
--
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/xxx/opencv-4.7.0/build
项目配置成功后，进行make操作
make -j12
make install
参考https://blog.csdn.net/KIK9973/article/details/118830187，实现对opencv的安装和环境测试。
2.2 安装onnxruntime
这里以cpu版，非源码安装为实现案例。
在https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases 中可以下载linux版的onnxruntime。这里下载onnxruntime-linux-x64-1.12.0.tgz 然后解压。
将lib目录下的so文件都拷贝到usr/local/lib/目录下
cd onnxruntime-linux-x64-1.12.0/lib
sudo cp * /usr/local/lib/
3、编写代码测试
3.1 编写c++代码
直接使用https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/128151738?spm=1001.2014.3001.5502 导出的旋转框模型（ppyoloe_r）和博文中的c++代码
代码保存到src目录下，头文件和自己的动态库、静态库保存到include目录下。最终使整体的目录结构如下所示，其中ppyoloe_r_crn_s_3x_dota.onnx和t1.jpg是模型文件和图像，因为代码里写的是相对路径，故如此操作。
root@ubuntu:~/project1$ tree
.
├── build
├── CMakeLists.txt
├── include
└── src
└── main.cpp
3 directories, 4 files
代码保存后要进行轻微修改，首先是将里面的 wchar_t 修改为char （因为linux没有wchar_t类型），
然后将第142行的output_node_dims.size()修改为k，并在该行前面插入代码： int k=output_node_dims.size();
此外，关于代码中的图片路径和模型路径可以按照个人实际情况修改。
3.2 编写CMakeLists.txt
project(myproject), 是设置项目的名称为myproject，最终编译的可执行文件也是myproject。
这里需要注意onnxruntime的路径，同时在target_link_libraries中看是否有自己的私有库需要链接。
cmake_minimum_required(VERSION 3.5.1)
#生成生成项目的名称
set_property(GLOBAL PROPERTY USE_FOLDERS ON)
set(CMAKE_SUPPRESS_REGENERATION FALSE)
#设置生成release项目
set(CMAKE_BUILE_TYPE RELEASE)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
# It prevents the decay to C++98 when the compiler does not support C++14
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
# It disables the use of compiler-specific extensions
# e.g. -std=c++14 rather than -std=gnu++14
set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wall")
set(ONNXRUNTIME_DIR "/home/xxx/onnxruntime-linux-x64-gpu-1.12.0")
#set library path
find_package(OpenCV REQUIRED)
file(GLOB SOURCE_FILES src/*.cpp)
add_executable(${CMAKE_PROJECT_NAME} ${SOURCE_FILES})
include_directories(
${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
${ONNXRUNTIME_DIR}/include
/usr/local/include
${PROJECT_SOURCE_DIR}/include
)
link_directories(
${ONNXRUNTIME_DIR}/lib
/usr/local/lib64
/usr/local/lib
${PROJECT_SOURCE_DIR}/include
)
target_link_libraries (
${CMAKE_PROJECT_NAME}
${OpenCV_LIBS}
onnxruntime
)
3.3 编译项目并运行
具体命令为：
cd build #进入目录
cmake … #配置父目录项目
make #编译项目
ls #查看编译结果，其中myproject就是编译好的可执行文件，与cmakelist中配置相同
root@ubuntu:~/project1$ cd build
root@ubuntu:~/project1/build$ cmake ..
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/xxx/project1/build
root@ubuntu:~/project1/build$ make
[100%] Built target myproject
root@ubuntu:~/project1/build$ ls
CMakeCache.txt cmake_install.cmake myproject t1.jpg
CMakeFiles Makefile ppyoloe_r_crn_s_3x_dota.onnx
执行可执行文件，./myproject，程序输出如下
root@ubuntu:~/project1/build$ ./myproject
Structure message of model, input_nodes:1 output_nodes:2
Input0, name=image, num_dims:4, shape:(-1,3,-1,-1,) data_size:-3
Output0, name=transpose_1.tmp_0, num_dims:3, shape:(-1,-1,2,)
Output1, name=concat_21.tmp_0, num_dims:3, shape:(-1,-1,5,)
Gtk-Message: 01:48:32.428: Failed to load module "canberra-gtk-module"
所弹出的检测结如下，如果绘图的角度不对，请查看一下博文代码中第192行是否需要注释