OpenCvSharp.Dnn 调用onnx模型

OpenCvSharp.Dnn是一个基于OpenCV的深度学习模块，它提供了一种方便的方式来使用深度学习模型进行图像处理和计算机视觉任务。在使用OpenCvSharp.Dnn调用ONNX模型时，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的命名空间：

using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;

2. 加载ONNX模型：

Net net = CvDnn.ReadNetFromONNX("path/to/your/onnx/model.onnx");

这里的"path/to/your/onnx/model.onnx"是你的ONNX模型文件的路径。

3. 进行推理：

Mat inputBlob = CvDnn.BlobFromImage(image, scalefactor: 1.0, size: new Size(224, 224), mean: new Scalar(0, 0, 0), swapRB: true, crop: false);
net.SetInput(inputBlob);
Mat outputBlob = net.Forward();

这里的image是你要进行推理的输入图像，可以是OpenCvSharp中的Mat对象。

4. 处理输出结果：

float[] result = outputBlob.GetData<float>();

这里的result是输出结果，你可以根据具体的模型和任务进行后续处理。

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C#结合OpenCvSharp库DNN来部署YOLO模型ONNX

在C#中，利用OpenCVSharp库和DNN模块（Direct Neural Network），可以方便地加载和部署YOLO（You Only Look Once）模型，这是一种流行的物体检测算法。YOLO模型通常是以ONNX（开放神经网络交换格式）的形式提供，因为这种格式支持跨多种深度学习框架。

以下是基本步骤：

1. **安装依赖**：首先需要在项目中安装`OpenCvSharp4_contrib`，它包含了OpenCV的高级功能，包括DNN模块。你可以通过NuGet包管理器安装。

Install-Package OpenCvSharp4_contrib

2. **加载ONNX模型**：使用`Dnn.readNetFromONNX`方法加载已经训练好的YOLO ONNX文件。

using OpenCvSharp.Dnn;
// ...
var net = Dnn.readNetFromONNX("path_to_your_yolo.onnx");

3. **预处理输入数据**：对于实时检测，你需要将图片转换成适合作为模型输入的格式，通常是BGR颜色空间的4通道图像，并调整到模型所需的尺寸。

Mat inputImage = ...; // Load your image
Blob blob = new Blob(inputImage, Scalar.All(1.0f), new Size(net.GetLayerByName("input").InputShape.Cols, net.GetLayerByName("input").InputShape.Rows), DtypeType.Fp32);

4. **运行前向传播**：调用`net.Forward()`函数执行模型推理。

net.Forward(new Mat[] { blob });
Mat outputBlob = blob.GetMat();

5. **解析输出**：获取检测结果，这通常是一个包含物体类别和边界框信息的数组。具体取决于YOLO版本和配置。

List<Rect> detections = ParseYOLOOutput(outputBlob);

6. **展示结果**：最后，你可以选择显示检测出的对象及其位置。

注意：`ParseYOLOOutput`函数需要根据YOLO的具体输出结构来编写，这是一个复杂的过程，涉及到解析模型的输出层和标签。