这段代码是用于加载和使用ONNX模型进行图像预测的Java程序。它首先加载一个ONNX模型，该模型被设计用于检测图像中的物体。程序通过调用`OnnxModelLoader`的`loadModel`方法来加载模型，并检查模型输入信息的元数据。加载模型后，程序使用`OnnxModelPredictHandler`类的`predict`方法，对指定路径的图片进行预测，并返回预测结果。 预测过程涉及图像预处理（例如调整图像大小以匹配模型的输入要求），然后使用ONNX运行时环境（OrtSession）运行模型，并处理模型的输出。预测结果被存储在`PredictResult`对象中，并可以通过`pointBox`方法将预测结果显示在图形界面上。 程序还包含了`OnnxModelHolder`类，用于存储模型的运行时环境、会话、标签信息、输入数据的维度等信息。此外，`OnnxModelPredictHandler`类实现了`PredictHandler`接口，定义了预测处理的方法，如使用图片路径、输入流或`BufferedImage`对象作为输入进行预测。 代码中的注释和命名规则使用了Java的编程规范，并且使用了Lombok库来减少样板代码（如getter和setter方法）的编写。 注意，这段代码依赖于JavaCV和ONNX Runtime的Java库，这些库需要在项目的依赖管理工具（如Maven）中正确配置。

本文介绍Bash启动环境

本章介绍如何对 Shell 脚本除错。

set命令是 Bash 脚本的重要环节，却常常被忽视，导致脚本的安全性和可维护性出问题。本章介绍set的基本用法，帮助你写出更安全的 Bash 脚本。

介绍 Bash 函数的用法。