C# PaddleDetection yolo 印章检测

效果

项目

代码

复制代码
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;
using Sdcb.PaddleDetection;
using Sdcb.PaddleInference;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;

namespace PaddleDetection印章检测
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        Bitmap bmp;
        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string img = "";

        double fontScale = 4D;
        int thickness = 4;
        LineTypes lineType = LineTypes.Link4;

        PaddleConfig paddleConfig;
        PaddleDetector d;
        String startupPath;
        float confidence = 0.90f;

        DateTime dt1 = DateTime.Now;
        DateTime dt2 = DateTime.Now;

        StringBuilder sb = new StringBuilder();

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            startupPath = Application.StartupPath;
            paddleConfig = PaddleConfig.FromModelDir(startupPath + "\\model\\");
            string configYmlPath = startupPath + "\\model\\infer_cfg.yml";
            d = new PaddleDetector(paddleConfig, configYmlPath, PaddleDevice.Mkldnn());
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = fileFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            pictureBox1.Image = null;

            img = ofd.FileName;
            bmp = new Bitmap(img);
            pictureBox1.Image = new Bitmap(img);
            textBox1.Text = "";
        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (img == "")
            {
                return;
            }
            sb.Clear();
            Mat src = Cv2.ImRead(img);
            dt1 = DateTime.Now;
            DetectionResult[] r = d.Run(src);
            dt2 = DateTime.Now;
            Scalar scalar;

            for (int i = 0; i < r.Length; i++)
            {
                if (r[i].Confidence > confidence)
                {
                    scalar = Scalar.RandomColor();
                    Cv2.Rectangle(src, r[i].Rect, scalar, 4, LineTypes.Link8, 0);

                    Cv2.PutText(src, r[i].LabelName + "(" + r[i].Confidence + ")", new OpenCvSharp.Point(r[i].Rect.X + r[i].Rect.Width / 2, r[i].Rect.Y + r[i].Rect.Height / 2), HersheyFonts.HersheyComplex, fontScale, scalar, thickness, lineType, false);

                    sb.AppendLine(string.Format("{0}({1}) ({2},{3},{4},{5})",
                        r[i].LabelName
                        , r[i].Confidence
                        , r[i].Rect.Left
                        , r[i].Rect.Top
                        , r[i].Rect.Right
                        , r[i].Rect.Bottom
                        ));
                }
            }

            sb.AppendLine("耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms");
            textBox1.Text = sb.ToString();

            pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(src);
        }
    }
}

Demo下载

相关推荐
YOLO数据集集合1 小时前
无人机检测与追踪数据集 | 无人机检测 反无人机 低空安防 目标追踪 YOLO格式9010期
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·无人机·无人机检测
qq_25294131683 小时前
山体滑坡目标检测数据集 | 山体滑坡检测 地质灾害识别 遥感监测 目标检测 YOLO格式
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·视觉检测·自然灾害·滑坡数据集
空堂与归21 小时前
实时目标检测怎么做到又快又准?YOLOv12架构深度解析
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·架构
FL16238631291 天前
电力场景变电站火灾检测数据集VOC+YOLO格式564张2类别
人工智能·yolo·机器学习
jay神1 天前
27届计算机专业深度学习选题推荐
人工智能·深度学习·yolo·机器学习·计算机视觉
向哆哆2 天前
夜间野生动物目标检测数据集分享(适用于YOLO系列深度学习分类检测任务)
深度学习·yolo·目标检测
呆萌很3 天前
YOLO 系列算法版本概述
yolo
FL16238631293 天前
人员聚集人群拥挤密度检测数据集VOC+YOLO格式163张2类别
人工智能·yolo·机器学习
智购科技自动售货机厂家3 天前
2026自动售货机AI视觉识别优化:从YOLOv11n模型量化到RKNN部署的端侧推理工程实践~YH
javascript·人工智能·yolo·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·perl
YOLO数据集集合3 天前
UAVDT 无人机车辆检测数据集 - 无人机航拍 | 车辆检测 | 目标检测 | YOLO格式 | 智能交通 | 城市管理 | 多类别数据集 | 计算机视觉
人工智能·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·无人机