调用opcv与paddle inference服务器部署模型的代码

以下是调用OpenCV和Paddle Inference服务器部署模型的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import paddle.inference as paddle_infer

# 定义模型路径和参数
model_dir = "path/to/model_dir"
model_file = "model"
params_file = "params"

# 创建Paddle Inference配置
config = paddle_infer.Config()
config.set_model(model_dir+"/"+model_file, model_dir+"/"+params_file)

# 创建Paddle Inference Predictor
predictor = paddle_infer.create_predictor(config)

# 加载图像
img = cv2.imread("path/to/image")

# 调整图像大小和通道顺序
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = img.astype("float32")

# 创建输入Tensor
input_names = predictor.get_input_names()
input_tensor = predictor.get_input_handle(input_names[0])
input_tensor.reshape([1, 3, 224, 224])

# 设置输入Tensor的数据
input_tensor.copy_from_cpu(img)

# 运行模型
predictor.run()

# 获取输出Tensor
output_names = predictor.get_output_names()
output_tensor = predictor.get_output_handle(output_names[0])
output_data = output_tensor.copy_to_cpu()

# 打印输出结果
print(output_data)

在上面的代码中，首先我们定义了模型的路径和参数。然后我们创建了Paddle Inference的配置，并使用该配置创建了一个Predictor。接下来，我们加载了一张图像，调整了图像的大小和通道顺序，并创建了一个输入Tensor。我们设置了输入Tensor的数据，并运行了模型。最后，我们获取了输出Tensor，并将其数据复制到CPU上。最后，我们打印了输出结果。

请注意，这里我们使用了OpenCV来加载图像。如果您使用的是其他的图像库，请相应地调整代码。此外，我们还假设模型的输入为224x224x3的RGB图像。如果您的模型需要其他尺寸或通道顺序，请相应地调整代码