免费软件app全免费,淘客网站seo怎么做,高中信息技术课网站怎么做,南宁网站建设接单C# WinForms 部署 YOLOv9 ONNX 模型简介
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在当今的计算机视觉领域目标检测是不可或缺的一项技术。YOLOYou Only Look Once系列模型以其高效和准确的特点受到了广泛关注。随着YOLOv9的发布其性能进一步提升为实际应用提供了更强大的支持。
为了在C# WinForms应用程序中部署YOLOv9模型我们首先需要将其转换为ONNXOpen Neural Network Exchange格式。ONNX是一个开放的模型表示使得不同深度学习框架之间可以相互转换和共享模型。这使得YOLOv9模型可以在C#环境中得到高效利用。
在部署过程中我们可以使用ONNX Runtime这一跨平台的库来加载和运行ONNX模型。ONNX Runtime提供了对多种硬件平台的支持包括CPU、GPU等从而实现了模型的快速推理。
在WinForms应用中我们可以通过调用ONNX Runtime的API来实现对图像的实时目标检测。用户可以通过界面上传图像应用程序则利用YOLOv9模型进行目标检测并在图像上标注出目标物体的位置和类别。
此外为了提升用户体验我们还可以对检测过程进行优化如采用多线程技术实现异步检测避免界面卡顿同时也可以提供检测结果的可视化展示让用户直观地了解检测效果。
通过C# WinForms部署YOLOv9的ONNX模型我们可以为用户提供一个功能强大的目标检测工具。这不仅展示了YOLO系列模型在实际应用中的价值也体现了C# WinForms在构建用户界面和集成深度学习模型方面的优势。
【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();Yolov9Manager ym new Yolov9Manager();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\\yolov9-c.onnx, Application.StartupPath \\weights\\labels.txt);}private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e){var detector new Yolov9Manager();detector.LoadWeights(Application.StartupPath \\weights\\yolov9-c.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#winform部署yolov9的onnx模型_哔哩哔哩_bilibili测试环境vs2019netframework4.7.2onnxruntime1.16.2opencvsharp4.8.0, 视频播放量 26、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C使用纯opencv部署yolov9的onnx模型将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务YOLOv9来啦性能逆天~YOLOv9杀疯了最新的实时目标检测模型代码已开源一款小工具让你直连谷歌翻译C#实现全网yolov7目前最快winform目标检测使用C#部署openvino-yolov5s模型使用C部署yolov8的onnx和bytetrack实现目标追踪用opencv和onnxruntime去部署yolov5-7-8使用C#调用libotrch-yolov5模型实现全网最快winform目标检测https://www.bilibili.com/video/BV18F4m1L7pK/?vd_source989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee 【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88905860 【测试环境】
vs2019 netframework4.7.2 onnxruntime1.16.2 opencvsharp4.8.0
