扩展库 / dinov3
dinov3
从图片提取特征向量，并比较两张图片的相似度。
依赖 OpenCV 与 ONNX Runtime。模型权重须由使用者提供；包不包含权重，也不假定所有 DinoV3 导出模型具有相同的输入、输出与归一化参数。
API
| 接口 | 用途 |
|---|---|
dinov3.DinoV3(modelPath) | 创建模型对象 |
model.op_call(imagePath) | 运行图片推理，返回拥有型结果 |
output.embedding_json() | 读取浮点向量 JSON |
output.shape_json() / output.count() / output.at(i) | 读取张量维度与元素 |
dinov3.similarity(model, left, right) | 计算余弦相似度 |
模型或图片不可用时，先检查 output.ok() 并读取 output.error()。无效或已释放结果的数据访问会抛错，不会返回空向量；快捷推理与相似度入口同样不会把失败伪装成有效结果。
范例
import dinov3
auto model = dinov3.DinoV3(modelPath)
model.set_direct_resize(true)
auto output = model.op_call(imagePath)
assert output.ok(), output.error()
println(output.count())
println(output.embedding_json())以上直接缩放配置适用于已验证的 224×224、384 维模型。其他模型需核对输入/输出名称、尺寸与归一化参数。C/XLang 同图范例在包内 examples/；设置 DINOV3_MODEL 与 DINOV3_TEST_IMAGE 后可运行真实模型门禁，另可加 -ParallelLive 做两线程独立调用。2026-10-26 当前 Windows 发布版用外部兼容权重复验真实图片推理：C、XLang JIT 和独立 EXE 的 384 维嵌入逐项误差不超过 1e-5，两线程短轮次推理通过。权重不随包分发；Linux 图像后端和插件内部长期稳定性不在本次公开调用链验收范围。
2026-10-28：两个 JSON 出口直接移交成功结果，不再复制整段正文；形状解析分配失败保留内存首因，有效结果自然析构不再写回退役对象字段。Windows 默认完整门禁通过，新增随包 OCR 模型产生真实两浮点结果的 JIT/AOT、显式与自然释放、29 组固定预算；这只验证结果传输，不代表 DinoV3 特征正确性。C 结果桩的 26 组分配故障/成功与活动内存平衡、Linux C ASan/UBSan 和语言负例通过。固定语言路径分别从 13/16 降为 12/15 次 XRT 分配，解析、JSON writer、借用快照与长度扫描等仍有成本，不宣称整桥零开销。本轮没有提供外部 DinoV3 权重，384 维推理与双线程测试未重跑。