进行部署要求配置opencv和onnxruntime环境，这里不累述。
1、模型导出
yolov5_obb项目的使用可以参考：https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/129366477
下载yolov5s_csl_dotav1_best.pt，并执行以下命令，得到yolov5s_csl_dotav1_best.onnx
python export.py --weights ./yolov5s_csl_dotav1_best.pt --device cpu
将导出的模型yolov5s_csl_dotav1_best.onnx上传到https://netron.app/ , 点击输入节点可以发现模型的输入和输出情况如下,yolov5obb是一个多输出模型，其中output节点囊括了所有尺度的输出（这里需要注意output的shape为batchsize,girdnums,grid_pred）。
从中也可以发现模型不支持动态batchsize输入，可以参考 https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/130115358?spm=1001.2014.3001.5502 进行修改
2、定义基本函数操作
以下代码保存为Common.hpp
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