C# OnnxRuntime 低照度图像增强

C# 中的 ONNXRuntime 是一个用于运行 ONNX 模型的高性能库，它允许开发者在 .NET 应用程序中利用预训练的深度学习模型。对于低照度图像增强，ONNXRuntime 可以用来应用一些基于深度学习的算法，比如图像去噪、超分辨率或对比度增强模型，这些模型通常是在训练阶段优化过的，能够改善图片在光线不足条件下的视觉质量。

在C#中，你可以按照以下步骤进行操作：

1. **加载模型**: 首先，需要从ONNX文件加载预训练的图像增强模型到ONNXRuntime的Session中。

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
...
var session = new InferenceSession("image_enhancement_model.onnx");

2. **输入处理**: 准备低光照度的图像作为输入张量，这可能需要调整数据格式和维度。

var inputTensor = // 读取并转换成模型所需的张量形式

3. **运行模型**: 调用 `Run` 方法来执行模型预测，并获取增强后的图像结果。

var outputs = session.Run(inputs: new[] { inputTensor }, outputNames: new[] { "output_tensor_name" });
var enhancedImageTensor = outputs[0];

4. **输出结果**: 将输出张量转换回原始格式，如像素数组，然后显示或保存图像。

byte[] enhancedImageData = enhancedImageTensor.AsTensor<byte>().ToArray();
// 使用合适的库将数组转换为Bitmap或写入文件