到目前为止关于在 k230 上部署并运行 obb 模型的进展如何了？我现在卡在后处理函数的编写上面，请问有这方面的参考资料吗？

你需要了解一下obb的后处理流程，比如模型输出有w/32*h/32+w/16*w/16+w/8*w/8个框，每个框是class_num+5维，也就是坐标+旋转角度，yolov8n-obb.onnx模型的如果是320*320的输入，那么一共有框的总数10*10+20*20+40*40=2100，官方模型是有15个类别，因此每个框的维度是20维。所以yolov8n-obb.onnx的模型输出是1*20*2100。你首先要通过transpose转换成2100*20,这样方便连续取20个数据作为一个框的内容，你需要了解20维中，哪些是位置，哪个值是旋转角度，哪些值是分类置信度。然后如何从这些数据中过滤置信度不符合的框，过滤重叠框。然后如何将旋转角度和坐标转换成四条线的首尾坐标（因为不是标准的矩形框，需要画四条连续的直线）。上述信息都需要你从yolo官方的代码中debug获取。了解了这些，然后才是在k230上写后处理，这个过程你遇到问题再提出来。

关于模型输出数据格式，需要在官方的 obb 源码上 debug 获取吗？目前我卡了几天了毫无进展。哪里可以获取 obb 模型的数据输出格式，使用 print 输出一大堆数据，无法分清哪些类型的数据。您能给我个大致的思路吗？从输入图片到绘制结果涉及到的一些步骤。

现在我主要在 RTOS 下编写 obb。原因是 Canmv 的一些算法无法满足要求

我在官方 GitHub 上发现了类似的问题，里面提到在模型里开启 nms
https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/19088

下面是我处理的一些步骤
把 yolo11n-obb.pt 转成 yolo11n-obb.onnx 并开启 nms

yolo export model=yolo11n-obb.pt format=onnx nms=True

运行下面的 python 程序测试模型输出

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

if __name__ == "__main__":

    # 加载模型
    session = ort.InferenceSession("yolov8n-obb.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"])

    # 获取输入输出信息
    for input in session.get_inputs():
        print(f"Input  Name: {input.name}, Shape: {input.shape}, Type: {input.type}")

    for output in session.get_outputs():
        print(f"Output Name: {output.name}, Shape: {output.shape}, Type: {output.type}")

    # 1. 加载测试图像并预处理
    img = cv2.imread("boats.jpg")
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (1024, 1024), swapRB=True)

    # 2. 运行推理
    outputs = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: blob})

    # 3. 分析输出
    print("输出张量形状:", outputs[0].shape)  # 例如 (1, 10, 6)
    print("示例输出数据（前3个检测结果）:\n", outputs[0][0, :3, :])

输出结果

Input  Name: images, Shape: [1, 3, 1024, 1024], Type: tensor(float)
Output Name: output0, Shape: [1, 300, 7], Type: tensor(float)
输出张量形状: (1, 300, 7)
示例输出数据（前3个检测结果）:
 [[9.5551410e+02 5.4617480e+02 7.8908127e+01 2.7469975e+01 8.4804726e-01
  1.0000000e+00 7.3035687e-01]
 [9.4972351e+02 5.8845270e+02 7.3113594e+01 2.6608990e+01 8.4455013e-01
  1.0000000e+00 6.6087908e-01]
 [8.6364545e+02 9.5005072e+02 7.6179825e+01 2.9771505e+01 8.3805233e-01
  1.0000000e+00 6.6160357e-01]]

到目前为止，我还需要实现哪些后处理步骤。还有 https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/19088 里说的 开启 nms 的 onnx 模型输出格式为 x1, y1, x2, y2, conf, label 这指的是什么？

我成功在 PC 端测试 onnx 满足需求了，但是在导出 kmodel 发现没有对应的 onnx 算子，这该如何解决？