前言

在机器视觉项目中，模型推理的速度与兼容性往往直接决定项目的成败。尽管我们此前推出了 LabVIEW AI 视觉工具包，但部分 ONNX 模型仍无法通过 OpenCV DNN 加载，且推理速度不够理想。为此，我们全新推出了 LabVIEW ONNX 工具包——一个开放神经网络交互工具包，让您能够在 LabVIEW 中轻松加载各类 ONNX 模型，并借助 CUDA、TensorRT 等加速技术获得媲美 C++ 的性能表现。

一、工具包内容

该工具包的核心优势如下：

1. 简单编程：采用全图形化编程方式，无需掌握 Python、C++ 等文本语言即可完成机器视觉项目开发；
2. 多种框架生成的 ONNX 模型导入模块：完美支持 PyTorch、Caffe、TensorFlow、PaddlePaddle 等主流深度学习框架导出的 ONNX 模型；
3. 多种高效加速推理接口：内置 CUDA、TensorRT 加速引擎，对模型进行最大化推理加速；
4. 支持多种硬件加速：兼容 NVIDIA GPU、Intel CPU、TPU、NPU 等多种计算硬件；
5. 提供近百个应用程序范例：涵盖物体分类、物体检测、物体测量、图像分割、人脸识别、自然场景 OCR 等实用场景。

工具包的函数选板如下图所示：

例如，一个摄像头采集并进行 YOLOv5 目标检测的范例程序，只需在 LabVIEW 中编写简单的图形化程序即可实现。该方案在极大简化编程难度的同时，还保持了 C++ 的高效运行特性。

通常在项目部署中，想要加速模型推理，常见的选择如下：

• 如果使用 CPU，可以采用 OpenVINO；
• 如果使用 GPU，则推荐 TensorRT。

为什么选择 TensorRT？因为当前工业现场主要使用 NVIDIA 计算设备，TensorRT 是 NVIDIA 自家的优化引擎，在 NVIDIA 平台上使用“亲儿子”效果自然最佳。不过 TensorRT 入门门槛相对较高，官方文档比较杂乱且偏重底层 C++ 硬件知识，让很多开发者望而却步。

我们开发的开放神经网络交互工具包 GPU 版本，直接将 TensorRT 集成到 ONNX Session 中，能够加载任意 ONNX 模型，并支持 CUDA 或 TensorRT 加速，实现高效推理。

二、工具包下载链接

百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1vwCp1LuKEjYGM4goNYMagw?pwd=yiku

小提示：下载前请确保网络环境稳定，若链接失效，可关注博主后续更新。

三、工具包安装步骤

详细安装步骤请参考：《LabVIEW 开放神经网络交互工具包（ONNX）（非 NI Vision）下载与安装教程》

常见问题：安装后找不到函数选板怎么办？
答案：请确认 LabVIEW 版本为 2019 及以上，并以管理员身份运行安装程序。若仍不显示，可尝试重启 LabVIEW 或手动刷新函数面板（工具→选项→路径→取消勾选“启用延迟加载”）。

四、实现物体识别

无论使用何种框架训练物体检测模型，都可以无缝集成到 LabVIEW 中，并利用工具包提供的 CUDA、TensorRT 接口实现加速推理。支持的模型涵盖但不限于：

• YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、PP-YOLOE、YOLOX
• torchvision 中的图像分类、目标检测模型等

通过算法优化，LabVIEW 中运行模型的速度明显优于 Python，非常适合对实时性要求较高的工业现场，例如工地安全帽检测、物体表面缺陷检测等。以下是在 GPU 模式下进行物体识别的效果，运行速度与识别率均达到工业级水准。

• YOLOv4 实现目标检测：

• 基于 ONNX，YOLOv5 使用 TensorRT 实现推理加速：

• NI Vision 采集图像 + TensorRT 加速实现 YOLOv5 目标检测：

• YOLOv5 实现口罩检测：

• YOLOv5 实现安全帽检测：

• YOLOv6 实现目标检测：

• YOLOX 实现目标检测：

• 百度 PP-YOLOE 实现目标检测：

常见问题：如何选择 CUDA 还是 TensorRT 加速？
答案：CUDA 加速通用性强，几乎支持所有 ONNX 模型；TensorRT 加速对模型进行了特定优化，推理速度更快，但需要先经过 TensorRT 模型转换（工具包已自动集成转换流程）。如果模型较为复杂或追求极致速度，建议选用 TensorRT；如果模型经常变动或处于测试阶段，可先用 CUDA 快速验证。

五、实现图像分割

图像分割是计算机视觉的核心问题之一，从宏观上看，它为完整理解场景提供了坚实基础。随着深度学习技术的推进，自动驾驶、人机交互、医疗影像等前沿应用都离不开图像分割技术。

本工具包提供了多种图像分割的调用模块，并支持 GPU 模式下 TensorRT 加速运行，具体包括：

• 语义分割：SegNet、DeepLabV1～DeepLabV3、DeepLabV3+、U-Net 等；
• 实例分割：Mask R-CNN、PANet 等。

小提示：语义分割将图像中每个像素分类到不同类别；实例分割不仅能分类像素，还能区分同一类别的不同个体（例如两个不同的人）。请根据项目需求选择对应模型。

六、自然场景下的文字识别

工具包提供了文本检测定位模块（DB_TD500_resnet50、EAST）和文本识别模块（CRNN），用户可使用这些模块实现自然场景下的中英文文字识别。

典型应用场景：身份证识别、表单识别、包装盒标签检测等。

常见问题：识别准确率不够高怎么办？
答案：首先确保输入图像清晰且文本区域具有足够对比度；其次可尝试调整文本检测的阈值参数；若效果仍不理想，可考虑使用工具包提供的自定义训练接口，用您自己的数据集微调 CRNN 模型。

七、人脸检测与识别

工具包内置了人脸检测与识别模块，支持基于深度学习模型的人脸检测、特征提取和身份比对，可广泛应用于门禁、考勤、安防等场景。

小提示：人脸识别模型通常需要提前注册人脸库。工具包提供了“注册特征”和“比对特征”两个专用函数，使用前请先采集注册图像。

八、人体关键点检测

人体骨骼关键点对于描述人体姿态、预测人体行为至关重要，是动作分类、异常行为检测、自动驾驶等计算机视觉任务的基础。近年来，深度学习技术极大提升了关键点检测效果，已广泛应用于相关领域。

本工具包提供了关键点检测的调用模块，并实现了 GPU 模式下 TensorRT 加速运行。

小提示：人体关键点检测输出通常包含 17 个或 25 个关键点的坐标和置信度。您可以根据这些点绘制骨架图，或用于后续姿态分析。

结语

LabVIEW ONNX 工具包为工业视觉开发者打开了一扇通往高性能深度学习推理的大门。无论您是刚接触 AI 的 LabVIEW 用户，还是正在寻求更高效部署方案的专业工程师，都可以通过这套图形化工具快速实现项目落地。如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言讨论，也请记得点赞支持一下博主哦！

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热点：LabVIEW ONNX工具包助力降低人工智能开发门槛实现飞速推理要求：
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