From e0bc4131502942056643eee1c9a457249b998739 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: suixin1424 <1424531758@qq.com>
Date: Sun, 28 Jan 2024 20:43:44 +0800
Subject: [PATCH] Update README.md

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 README.md | 23 ++++++++++++++++++++---
 1 file changed, 20 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 491c548..7cd6867 100644
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@@ -19,8 +19,25 @@
 我们将mouse_data.csv用vscode打开，选择一些数据剪切到mouse_data_test.csv中。  
 ## 训练模型
 运行train.py，程序就会开始训练模型。最终我们能看到控制台打印出的一条test数据。是一个dx，dy拟合出的十个点。  
+<img src="./imgs/collect.png"> 
 ## 验证
-<img src="./imgs/Figure_2.png">  
 我们将刚刚得到的十个点放到show.py中，观察散点图，发现其轨迹类似于本人鼠标移动轨迹。  
-todo  
-使用onnxruntime在c++上进行推理
+<img src="./imgs/Figure_2.png"> 
+## c++推理
+
+```c++
+cv::dnn::Net net;
+net = cv::dnn::readNetFromONNX("mouse.onnx");
+if (!net.empty())
+{
+  cv::Mat blob(1, 2, CV_32F, cv::Scalar(100, 100));//这里的100，100是输入dx，dy
+  int sizes[] = { 1, 9, 2 };
+  cv::Mat mat(3, sizes, CV_32F);
+  std::cout << (mat.cols) << std::endl;
+  std::cout << blob.size << std::endl;
+  net.setInput(blob,"input");
+  cv::Mat output = net.forward("output");//输出为1*9*2
+  std::cout << output.at<float>(0,8,0) << std::endl;
+
+}
+```