C# Onnx yolov8 竹签计数、一次性筷子计数

2024-01-03 11:04

本文主要是介绍C# Onnx yolov8 竹签计数、一次性筷子计数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

效果

模型信息

项目

代码

数据集

下载


C# Onnx yolov8 竹签计数、一次性筷子计数

效果

模型信息

Model Properties
-------------------------
date:2024-01-03T08:55:22.768617
author:Ultralytics
task:detect
license:AGPL-3.0 https://ultralytics.com/license
version:8.0.172
stride:32
batch:1
imgsz:[640, 640]
names:{0: 'label'}
---------------------------------------------------------------

Inputs
-------------------------
name:images
tensor:Float[1, 3, 640, 640]
---------------------------------------------------------------

Outputs
-------------------------
name:output0
tensor:Float[1, 5, 8400]
---------------------------------------------------------------

项目

代码

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Linq;
using System.Windows.Forms;

namespace Onnx_Yolov8_Demo
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string image_path = "";
        string startupPath;
        string classer_path;
        DateTime dt1 = DateTime.Now;
        DateTime dt2 = DateTime.Now;
        string model_path;
        Mat image;
        DetectionResult result_pro;
        Mat result_image;
        Result result;

        SessionOptions options;
        InferenceSession onnx_session;
        Tensor<float> input_tensor;
        List<NamedOnnxValue> input_container;
        IDisposableReadOnlyCollection<DisposableNamedOnnxValue> result_infer;
        DisposableNamedOnnxValue[] results_onnxvalue;

        Tensor<float> result_tensors;

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = fileFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
            pictureBox1.Image = null;
            image_path = ofd.FileName;
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);
            textBox1.Text = "";
            image = new Mat(image_path);
            pictureBox2.Image = null;
        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (image_path == "")
            {
                return;
            }

            button2.Enabled = false;
            pictureBox2.Image = null;
            textBox1.Text = "";
            pictureBox2.Image = null;
            Application.DoEvents();

            //图片缩放
            image = new Mat(image_path);
            int max_image_length = image.Cols > image.Rows ? image.Cols : image.Rows;
            Mat max_image = Mat.Zeros(new OpenCvSharp.Size(max_image_length, max_image_length), MatType.CV_8UC3);
            Rect roi = new Rect(0, 0, image.Cols, image.Rows);
            image.CopyTo(new Mat(max_image, roi));

            float[] result_array = new float[8400 * 84];
            float[] factors = new float[2];
            factors[0] = factors[1] = (float)(max_image_length / 640.0);

            // 将图片转为RGB通道
            Mat image_rgb = new Mat();
            Cv2.CvtColor(max_image, image_rgb, ColorConversionCodes.BGR2RGB);
            Mat resize_image = new Mat();
            Cv2.Resize(image_rgb, resize_image, new OpenCvSharp.Size(640, 640));

            // 输入Tensor
            for (int y = 0; y < resize_image.Height; y++)
            {
                for (int x = 0; x < resize_image.Width; x++)
                {
                    input_tensor[0, 0, y, x] = resize_image.At<Vec3b>(y, x)[0] / 255f;
                    input_tensor[0, 1, y, x] = resize_image.At<Vec3b>(y, x)[1] / 255f;
                    input_tensor[0, 2, y, x] = resize_image.At<Vec3b>(y, x)[2] / 255f;
                }
            }

            //将 input_tensor 放入一个输入参数的容器,并指定名称
            input_container.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images", input_tensor));

            dt1 = DateTime.Now;
            //运行 Inference 并获取结果
            result_infer = onnx_session.Run(input_container);
            dt2 = DateTime.Now;

            // 将输出结果转为DisposableNamedOnnxValue数组
            results_onnxvalue = result_infer.ToArray();

            // 读取第一个节点输出并转为Tensor数据
            result_tensors = results_onnxvalue[0].AsTensor<float>();

            result_array = result_tensors.ToArray();

            resize_image.Dispose();
            image_rgb.Dispose();

            result_pro = new DetectionResult(classer_path, factors);
            result = result_pro.process_result(result_array);
            //result_image = result_pro.draw_result(result, image.Clone());
            result_image = result_pro.draw_result2(result, image.Clone());

            if (!result_image.Empty())
            {
                pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());
                textBox1.Text = "推理耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms\r\n";
                textBox1.Text += "Count:" + result.length;
            }
            else
            {
                textBox1.Text = "无信息";
            }

            button2.Enabled = true;
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            startupPath = System.Windows.Forms.Application.StartupPath;

            model_path = "model/best.onnx";
            classer_path = "model/lable.txt";

            // 创建输出会话,用于输出模型读取信息
            options = new SessionOptions();
            options.LogSeverityLevel = OrtLoggingLevel.ORT_LOGGING_LEVEL_INFO;
            options.AppendExecutionProvider_CPU(0);// 设置为CPU上运行

            // 创建推理模型类,读取本地模型文件
            onnx_session = new InferenceSession(model_path, options);//model_path 为onnx模型文件的路径

            // 输入Tensor
            input_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 640, 640 });
            // 创建输入容器
            input_container = new List<NamedOnnxValue>();

            image_path = "test_img/0.jpg";
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);
            image = new Mat(image_path);

        }

        private void pictureBox1_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            Common.ShowNormalImg(pictureBox1.Image);
        }

        private void pictureBox2_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            Common.ShowNormalImg(pictureBox2.Image);
        }

        SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();
        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (pictureBox2.Image == null)
            {
                return;
            }
            Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);
            sdf.Title = "保存";
            sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";
            if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                switch (sdf.FilterIndex)
                {
                    case 1:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);
                            break;
                        }
                    case 2:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);
                            break;
                        }
                    case 3:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);
                            break;
                        }
                    case 4:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);
                            break;
                        }
                    case 5:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);
                            break;
                        }
                    case 6:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);
                            break;
                        }
                    case 7:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);
                            break;
                        }

                    case 8:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);
                            break;
                        }
                    case 9:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);
                            break;
                        }
                }
                MessageBox.Show("保存成功,位置:" + sdf.FileName);
            }
        }
    }
}

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Linq;
using System.Windows.Forms;namespace Onnx_Yolov8_Demo
{public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";string image_path = "";string startupPath;string classer_path;DateTime dt1 = DateTime.Now;DateTime dt2 = DateTime.Now;string model_path;Mat image;DetectionResult result_pro;Mat result_image;Result result;SessionOptions options;InferenceSession onnx_session;Tensor<float> input_tensor;List<NamedOnnxValue> input_container;IDisposableReadOnlyCollection<DisposableNamedOnnxValue> result_infer;DisposableNamedOnnxValue[] results_onnxvalue;Tensor<float> result_tensors;private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();ofd.Filter = fileFilter;if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;pictureBox1.Image = null;image_path = ofd.FileName;pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);textBox1.Text = "";image = new Mat(image_path);pictureBox2.Image = null;}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if (image_path == ""){return;}button2.Enabled = false;pictureBox2.Image = null;textBox1.Text = "";pictureBox2.Image = null;Application.DoEvents();//图片缩放image = new Mat(image_path);int max_image_length = image.Cols > image.Rows ? image.Cols : image.Rows;Mat max_image = Mat.Zeros(new OpenCvSharp.Size(max_image_length, max_image_length), MatType.CV_8UC3);Rect roi = new Rect(0, 0, image.Cols, image.Rows);image.CopyTo(new Mat(max_image, roi));float[] result_array = new float[8400 * 84];float[] factors = new float[2];factors[0] = factors[1] = (float)(max_image_length / 640.0);// 将图片转为RGB通道Mat image_rgb = new Mat();Cv2.CvtColor(max_image, image_rgb, ColorConversionCodes.BGR2RGB);Mat resize_image = new Mat();Cv2.Resize(image_rgb, resize_image, new OpenCvSharp.Size(640, 640));// 输入Tensorfor (int y = 0; y < resize_image.Height; y++){for (int x = 0; x < resize_image.Width; x++){input_tensor[0, 0, y, x] = resize_image.At<Vec3b>(y, x)[0] / 255f;input_tensor[0, 1, y, x] = resize_image.At<Vec3b>(y, x)[1] / 255f;input_tensor[0, 2, y, x] = resize_image.At<Vec3b>(y, x)[2] / 255f;}}//将 input_tensor 放入一个输入参数的容器,并指定名称input_container.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images", input_tensor));dt1 = DateTime.Now;//运行 Inference 并获取结果result_infer = onnx_session.Run(input_container);dt2 = DateTime.Now;// 将输出结果转为DisposableNamedOnnxValue数组results_onnxvalue = result_infer.ToArray();// 读取第一个节点输出并转为Tensor数据result_tensors = results_onnxvalue[0].AsTensor<float>();result_array = result_tensors.ToArray();resize_image.Dispose();image_rgb.Dispose();result_pro = new DetectionResult(classer_path, factors);result = result_pro.process_result(result_array);//result_image = result_pro.draw_result(result, image.Clone());result_image = result_pro.draw_result2(result, image.Clone());if (!result_image.Empty()){pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());textBox1.Text = "推理耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms\r\n";textBox1.Text += "Count:" + result.length;}else{textBox1.Text = "无信息";}button2.Enabled = true;}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){startupPath = System.Windows.Forms.Application.StartupPath;model_path = "model/best.onnx";classer_path = "model/lable.txt";// 创建输出会话,用于输出模型读取信息options = new SessionOptions();options.LogSeverityLevel = OrtLoggingLevel.ORT_LOGGING_LEVEL_INFO;options.AppendExecutionProvider_CPU(0);// 设置为CPU上运行// 创建推理模型类,读取本地模型文件onnx_session = new InferenceSession(model_path, options);//model_path 为onnx模型文件的路径// 输入Tensorinput_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 640, 640 });// 创建输入容器input_container = new List<NamedOnnxValue>();image_path = "test_img/0.jpg";pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);image = new Mat(image_path);}private void pictureBox1_DoubleClick(object sender, EventArgs e){Common.ShowNormalImg(pictureBox1.Image);}private void pictureBox2_DoubleClick(object sender, EventArgs e){Common.ShowNormalImg(pictureBox2.Image);}SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();private void button3_Click(object sender, EventArgs e){if (pictureBox2.Image == null){return;}Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);sdf.Title = "保存";sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK){switch (sdf.FilterIndex){case 1:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);break;}case 2:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);break;}case 3:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);break;}case 4:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);break;}case 5:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);break;}case 6:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);break;}case 7:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);break;}case 8:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);break;}case 9:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);break;}}MessageBox.Show("保存成功,位置:" + sdf.FileName);}}}
}

数据集

 

下载

 数据集(带标注)下载

 源码下载


 

这篇关于C# Onnx yolov8 竹签计数、一次性筷子计数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/565483

相关文章

使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片

《使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片》在当今数字化文档处理场景中,动态操作PDF文档中的图像已成为企业级应用开发的核心需求之一,本文将介绍如何在.NET平台使用C#代码在PDF文档中添加、... 目录引言用C#添加图片到PDF文档用C#删除PDF文档中的图片用C#替换PDF文档中的图片引言在当

详解C#如何提取PDF文档中的图片

《详解C#如何提取PDF文档中的图片》提取图片可以将这些图像资源进行单独保存,方便后续在不同的项目中使用,下面我们就来看看如何使用C#通过代码从PDF文档中提取图片吧... 当 PDF 文件中包含有价值的图片,如艺术画作、设计素材、报告图表等,提取图片可以将这些图像资源进行单独保存,方便后续在不同的项目中使

C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

《C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例》在软件开发中,高效处理大数据量是一个常见且具有挑战性的任务,SQLite因其零配置、嵌入式、跨平台的特性,成为许多开发者的首选数据库,本文将深入探... 目录前言准备工作数据实体核心技术批量插入:从乌龟到猎豹的蜕变分页查询:加载百万数据异步处理:拒绝界面

C#数据结构之字符串(string)详解

《C#数据结构之字符串(string)详解》:本文主要介绍C#数据结构之字符串(string),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录转义字符序列字符串的创建字符串的声明null字符串与空字符串重复单字符字符串的构造字符串的属性和常用方法属性常用方法总结摘

C#如何动态创建Label,及动态label事件

《C#如何动态创建Label,及动态label事件》:本文主要介绍C#如何动态创建Label,及动态label事件,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#如何动态创建Label,及动态label事件第一点:switch中的生成我们的label事件接着,

C# WinForms存储过程操作数据库的实例讲解

《C#WinForms存储过程操作数据库的实例讲解》:本文主要介绍C#WinForms存储过程操作数据库的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、存储过程基础二、C# 调用流程1. 数据库连接配置2. 执行存储过程(增删改)3. 查询数据三、事务处

C#基础之委托详解(Delegate)

《C#基础之委托详解(Delegate)》:本文主要介绍C#基础之委托(Delegate),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1. 委托定义2. 委托实例化3. 多播委托(Multicast Delegates)4. 委托的用途事件处理回调函数LINQ

在C#中调用Python代码的两种实现方式

《在C#中调用Python代码的两种实现方式》:本文主要介绍在C#中调用Python代码的两种实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#调用python代码的方式1. 使用 Python.NET2. 使用外部进程调用 Python 脚本总结C#调

C#中的 StreamReader/StreamWriter 使用示例详解

《C#中的StreamReader/StreamWriter使用示例详解》在C#开发中,StreamReader和StreamWriter是处理文本文件的核心类,属于System.IO命名空间,本... 目录前言一、什么是 StreamReader 和 StreamWriter?1. 定义2. 特点3. 用

如何使用C#串口通讯实现数据的发送和接收

《如何使用C#串口通讯实现数据的发送和接收》本文详细介绍了如何使用C#实现基于串口通讯的数据发送和接收,通过SerialPort类,我们可以轻松实现串口通讯,并结合事件机制实现数据的传递和处理,感兴趣... 目录1. 概述2. 关键技术点2.1 SerialPort类2.2 异步接收数据2.3 数据解析2.