[C#]利用opencvsharp实现深度学习caffe模型人脸检测

【官方框架地址】

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt

采用的是官方caffe模型res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel进行人脸检测

【算法原理】

使用caffe-ssd目标检测框架训练的caffe模型进行深度学习模型检测

【效果】

【实现部分代码】

复制代码
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;

namespace FIRC
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        Mat src = new Mat();
        FaceDetector fd = new FaceDetector();

        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
            openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";
            openFileDialog.RestoreDirectory = true;
            openFileDialog.Multiselect = false;
            if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
              
                src = Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);
                pictureBox1.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);


            }


        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if(pictureBox1.Image==null)
            {
                return;
            }
            var result = fd.Inference(src);
            var resultMat = fd.DrawImage(src, result);
            pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
           
        }

        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
      
       
        }
    }
}

【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88705587

【测试环境】

vs2019

netframework4.7.2

opencvsharp4.8.0

相关推荐
火山引擎开发者社区1 小时前
DeepSeek-V4 Pro 发布,veStack Day 0 完成模型适配
人工智能
2501_926978331 小时前
AGI 的四种瓶颈:资源型还是发现型--以及DSH的位置
人工智能·经验分享·笔记·ai写作
Q463913491 小时前
线下销售复盘难落地,AI 会话设备能帮上啥忙
人工智能·自然语言处理
ebok.1 小时前
国产大模型落地业务系统的优选载体:京微智枢信创 AI 业务支撑平台
大数据·人工智能·低代码·ai
wujian83112 小时前
怎么用文心生成word文档?从格式错乱到智能导出,AI导出鸭让创作再无后顾之忧
人工智能·ai·word·豆包·deepseek·ai导出鸭
动物园猫2 小时前
猪危险行为目标检测数据集:3类别、5,000+张图像 | 目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
ai产品老杨2 小时前
AI视频分析并发优化完整流程:解决多路视频并发不足与高延迟排查指南
人工智能·音视频
why技术3 小时前
AI 写的文章,可能都带着手敲一遍都去不掉的“隐形水印”。
前端·人工智能·后端
罗西的思考3 小时前
【Agent OS / AIOS】AOHP 深度解读:当 OS 开始为 Agent 而设计
人工智能·算法·机器学习
新知图书3 小时前
8.2 智能体的心跳执行模式:以智能体为核心(智能体工程)
人工智能·agent·ai agent·智能体