C# 使用yolo8

YOLO (You Only Look Once)是一种实时目标检测算法，主要用于计算机视觉领域，它通过一次前向传播就预测出图像中所有物体的位置和类别。在C#中，可以借助第三方库如TensorFlow.NET、DarknetSharp等来集成YOLOv8模型。

以下是使用DarknetSharp库在C#中操作YOLOv8的基本步骤：

1. 安装必要的库：首先需要安装DarknetSharp库，可以从NuGet包管理器中搜索并安装。

using System;
using Darknet;

2. 加载预训练模型：下载预训练的YOLOv8权重文件 (.weights)，然后创建一个`YoloNet`实例，并指定模型配置文件(.cfg)。

string weightsPath = "path_to_yolov8_weights.weights";
string configPath = "path_to_yolov8.cfg";

var net = new YoloNet(configPath);
net.Load(weightsPath);

3. 预测图片：给定一张图片路径，使用`Detect`方法进行预测。

string imagePath = "path_to_input_image.jpg";
Image img = Image.Load(imagePath);

BoundingBox[] boxes = net.Detect(img);

4. 处理结果：遍历检测到的边界框，获取每个对象的位置、大小以及可能的类别信息。

foreach (BoundingBox box in boxes)
{
    Console.WriteLine($"Class: {box.Class}, Left: {box.Left}, Top: {box.Top}, Width: {box.Width}, Height: {box.Height}");
}