opencv和openvino模型加载

下面详细对比 cv::dnn::readNet（OpenCV DNN模块）和 ov::Core::read_model（OpenVINO）读取模型的区别：

1. 所属库不同

• cv::dnn::readNet
  属于 OpenCV 的 DNN（深度神经网络）模块。
  用于在 OpenCV 环境下加载和推理深度学习模型。

• ov::Core::read_model
  属于 OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）推理引擎。
  用于在 OpenVINO 环境下加载和推理深度学习模型。

2. 支持的模型格式

• cv::dnn::readNet
  支持多种主流深度学习框架的模型，如：

  • Caffe (.prototxt + .caffemodel)
  • TensorFlow (.pb, .pbtxt)
  • ONNX (.onnx)
  • Darknet (.cfg + .weights)
  • Torch, MXNet, PaddlePaddle（部分支持）
  • OpenVINO IR (.xml + .bin)（部分支持）

• ov::Core::read_model
  支持的格式主要有：

  • OpenVINO IR (.xml + .bin)
  • ONNX (.onnx)
  • PaddlePaddle (.pdmodel + .pdiparams)
  • TensorFlow（部分支持）
  • 其它格式需转换为上述格式

3. 读取后的模型对象

• cv::dnn::readNet
  返回 cv::dnn::Net 对象，专为 OpenCV DNN 推理设计。

• ov::Core::read_model
  返回 std::shared_ptr<ov::Model>，专为 OpenVINO 推理引擎设计。

4. 推理性能与硬件支持

• cv::dnn::readNet

  • 主要用于 CPU 推理，也支持 OpenCL、Vulkan、Intel OpenVINO 后端（需编译支持）。
  • 性能适中，适合轻量级应用和跨平台部署。

• ov::Core::read_model

  • 专为 Intel 硬件（CPU、GPU、VPU、FPGA等）优化，支持多种硬件加速。
  • 性能更高，适合工业级、边缘计算等场景。

5. 典型用法对比

OpenCV DNN:

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNet("model.onnx");
cv::Mat input = ...;
net.setInput(input);
cv::Mat output = net.forward();

OpenVINO:

ov::Core core;
auto model = core.read_model("model.onnx");
auto compiled_model = core.compile_model(model, "CPU");
auto infer_request = compiled_model.create_infer_request();
// 设置输入，执行推理...

6. 适用场景

• cv::dnn::readNet
  适合需要简单集成到 OpenCV 图像处理流程、跨平台、轻量级推理的场景。

• ov::Core::read_model
  适合需要高性能推理、硬件加速、工业级部署的场景。

总结表