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https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 【算法介绍】
使用纯OpenCvSharp部署YOLOv11-ONNX图像分类模型是一项复杂的任务#xff0c;但可以通过以下步骤实现#xff1a;
准备环境#xff1a;首先#xff0c;确保开发环境已安装OpenCvSharp和必…【官方框架地址】
https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 【算法介绍】
使用纯OpenCvSharp部署YOLOv11-ONNX图像分类模型是一项复杂的任务但可以通过以下步骤实现
准备环境首先确保开发环境已安装OpenCvSharp和必要的.NET框架如VS2019和.NET Framework 4.7.2。同时需要YOLOv11的ONNX模型文件、配置文件描述模型架构和类别名称文件。加载模型使用OpenCvSharp的DNN模块加载YOLOv11的ONNX模型。这通常涉及将模型文件路径传递给DNN模块的相关函数。预处理图像对输入图像进行预处理如调整大小、归一化等以满足模型的输入要求。推理与后处理将预处理后的图像输入到模型中获取分类结果。对结果进行后处理包括解析输出、应用非极大值抑制如果需要等以获得最终的分类结果。显示结果将分类结果显示在界面上可以通过OpenCvSharp的图像显示功能实现。
值得注意的是YOLOv11是一个复杂的模型其输出可能包含多个层的信息因此需要仔细解析模型输出并根据YOLOv11的具体实现进行后处理。此外由于OpenCvSharp的DNN模块对ONNX的支持可能有限某些YOLOv11的特性可能无法在OpenCvSharp中直接实现。在这种情况下可能需要寻找替代方案如使用其他深度学习库来加载和运行模型并通过C#接口与这些库进行交互。
总之使用纯OpenCvSharp部署YOLOv11-ONNX图像分类模型需要深入理解YOLOv11的模型架构、OpenCvSharp的DNN模块以及ONNX格式。
【效果展示】 【实现部分代码】
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Mat src new Mat();Yolov11ClsManager ym new Yolov11ClsManager();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter 图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp;openFileDialog.RestoreDirectory true;openFileDialog.Multiselect false;if (openFileDialog.ShowDialog() DialogResult.OK){src Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if(pictureBox1.Imagenull){return;}Stopwatch sw new Stopwatch();sw.Start();var result ym.Inference(src);sw.Stop();this.Text 耗时 sw.Elapsed.TotalSeconds 秒;var resultMat ym.DrawImage(src,result);pictureBox2.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){ym.LoadWeights(Application.StartupPath \\weights\\yolo11n-cls.onnx, Application.StartupPath \\weights\\labels.txt);}private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e){var detector new Yolov11ClsManager();detector.LoadWeights(Application.StartupPath \\weights\\yolo11n-cls.onnx, Application.StartupPath \\weights\\labels.txt);VideoCapture capture new VideoCapture(0);if (!capture.IsOpened()){Console.WriteLine(video not open!);return;}Mat frame new Mat();var sw new Stopwatch();int fps 0;while (true){capture.Read(frame);if (frame.Empty()){Console.WriteLine(data is empty!);break;}sw.Start();var result detector.Inference(frame);var resultImg detector.DrawImage(frame,result);sw.Stop();fps Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);sw.Reset();Cv2.PutText(resultImg, FPS fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);//显示结果Cv2.ImShow(Result, resultImg);int key Cv2.WaitKey(10);if (key 27)break;}capture.Release();}}
}【视频演示】
C#使用纯opencvsharp部署yolov11-onnx图像分类模型_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】vs2019net framework4.7.2opencvsharp4.8.0更多信息和源码下载参考博文https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142728931, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心相关视频https://www.bilibili.com/video/BV1EB1iYXEoi/ 【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89852101 【测试环境】
vs2019
net framework4.7.2
opencvsharp4.8.0
