关于cv2.dnn.readNetFromONNX(path)就报ERROR during processing node with 3 inputs and 1 outputs的解决过程【独家发布】

问题是什么：

如图，对vgg16使用opencv的dnn模块进行推理时出现错误。

错误的详细日志为：[ERROR:0@0.804] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\onnx\onnx_importer.cpp (1021) cv::dnn::dnn4_v20220524::ONNXImporter::handleNode DNN/ONNX: ERROR during processing node with 3 inputs and 1 outputs: [Conv]:(onnx_node!StatefulPartitionedCall/vgg16/conv_bn_two_relu_pool1/conv_bn_one_relu/conv2d/Conv2D) from domain='ai.onnx'
Traceback (most recent call last):File "D:/DLAI/qwenAILearn/StudyDNN/trainOnnx/test2.py", line 6, in <module>net = cv2.dnn.readNetFromONNX(path)  # 加载训练好的识别模型
cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\onnx\onnx_importer.cpp:1040: error: (-2:Unspecified error) in function 'cv::dnn::dnn4_v20220524::ONNXImporter::handleNode'
> Node [Conv@ai.onnx]:(onnx_node!StatefulPartitionedCall/vgg16/conv_bn_two_relu_pool1/conv_bn_one_relu/conv2d/Conv2D) parse error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\layers\convolution_layer.cpp:405: error: (-2:Unspecified error) Number of input channels should be multiple of 3 but got 0 in function 'cv::dnn::ConvolutionLayerImpl::getMemoryShapes'
>

错误的关键字是Number of input channels should be multiple of 3 but got 0 in function，通过搜索会发现大量文章，比如这一遍https://github.com/opencv/opencv/issues/20866 并没有给出解决方案

还有这一篇，给出了解决方案 DNN/ONNX: outputs registration regression, feature request for new version of Clip operator · Issue #21698 · opencv/opencv · GitHub reshape一下维度，但是这个解决方案，是解决在net.setInput时出的问题，而本问题是在cv2.dnn.readNetFromONNX(path)就出现加载不了的问题，其实质是不一样的。

其实网上搜索了很多，都没有给出解决方案。

那么为什么要会出现这个问题呢，这其实跟自已实现CNN的方法有一点关系，如下图这样来实现转换成onnx时就没有问题.

训练后转换成onnx
path = "D:\\DLAI\\qwenAILearn\\StudyDNN\\TrainExample\\weights\\"
command = """python -m tf2onnx.convert  --saved-model  "{}vgg16"  --opset 12   --output {}vgg16.onnx """.format(path,path)
os.system(command)

使用opencv预测

然后我换了一种实现方式，对conv进行了一些封装，如下代码：

按上面的方法转换成vgg16_model.onnx，然后使用相同的推理代码去预测就会出现

onnx_importer.cpp (1021) cv::dnn::dnn4_v20220524::ONNXImporter::handleNode DNN/ONNX: ERROR during processing node with 3 inputs and 1 outputs 的错误。

因为我有相同的模型，不同推理出现不同结果的问题，所以我们可以使用Netron进行查看两个模型的不同点，如图：

从上图可以看到能够进行推理的是左边的，有一个维度是unk_80,224,224,3，而右边不行的是unk_259,unk_260,unk_261,unk_262。结合上面的提示，猜应该是输入维度的问题。

经查询资料可知，opencv dnn并不支持动态尺寸输入，参考：https://github.com/opencv/opencv/issues/19347

所以，我们的解决办法，就是想办法将onnx转换成指定的input_size，这个时候通过查询获知以下链接 Make dynamic input shape fixed - onnxruntime 给出了转换的命令，指定输入的维度

python -m onnxruntime.tools.make_dynamic_shape_fixed --input_name "input_1" --input_shape 1,224,224,3 "D:\DLAI\qwenAILearn\StudyDNN\TrainExample\weights\vgg16_model_3.onnx" "D:\DLAI\qwenAILearn\StudyDNN\TrainExample\weights\vgg16_model_3_back.onnx"

转换后的onnx内容如下。

转换后使用以下脚本来运行

会发现输出的结果是[[0. 0. 0. 1. 0.]]是不正确的，但是这个时候已经不报cv::dnn::dnn4_v20220524::ONNXImporter::handleNode DNN/ONNX: ERROR during processing node with 3 inputs and 1 outputs 错误了。修改上面的问题，只需要加上归一化即可。

如上，预测正确。

综上，当opencv在读onnx时cv2.dnn.readNetFromONNX(path)就报convolution_layer.cpp RROR during processing node with 3 inputs and 1 outputs 错误的时候，只需要使用onnxruntime.tools.make_dynamic_shape_fixed --input_name "input_1" --input_shape 1,224,224,3 改为指定尺寸输入即可解决。

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