C# Onnx yolov8 竹签计数、一次性筷子计数
目录
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);
}
}
}
}
数据集
?
下载
?
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我的编程经验分享网邮箱：veading@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！