[C#]C# OpenVINO部署yolov8实例分割模型

【官方框架地址】

https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

【算法介绍】

YOLOv8 抛弃了前几代模型的 Anchor-Base。

YOLO 是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自 2015 年 Joseph Redmon、Ali Farhadi 等人提出初代模型以来,领域内的研究者们已经对 YOLO 进行了多次更新迭代,模型性能越来越强大。现在,YOLOv8 已正式发布。

YOLOv8 是由小型初创公司 Ultralytics 创建并维护的,值得注意的是 YOLOv5 也是由该公司创建的。

【效果展示】

【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();
        Yolov8SegManager ym = new Yolov8SegManager();
        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;
            }
            Stopwatch sw = new Stopwatch();
            sw.Start();
            var result = ym.Inference(src);
            sw.Stop();
            this.Text = "耗时" + sw.Elapsed.TotalSeconds + "秒";
            var resultMat = ym.DrawImage(src,result);
            pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            ym.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\yolov8s-seg.onnx", Application.StartupPath + "\\weights\\labels.txt");

        }

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

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1fe411S7ag/

【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88696606

【测试环境】

vs2019

netframework4.8

opencvsharp4.8.0

opencvsharp

注意无需额外安装openvino运行库直接可以运行

相关推荐
寒山李白5 分钟前
人工智能训练师报考指南
人工智能·ai·证书·职称·训练师
努力努力再努力FFF8 分钟前
大学四年AI能力规划:从入门学习到简历表达
人工智能·学习
Litluecat14 分钟前
配合多角色提示语3,学习AI漫剧(刚开始学)
人工智能·学习·ai·提示词·短剧·漫剧
xixingzhe216 分钟前
AI开发工具-大需求
人工智能
沪漂阿龙24 分钟前
create_agent:LangChain 新版 Agent 的核心入口
人工智能·架构·langchain
茉莉玫瑰花茶25 分钟前
综合案例 - AI 智能租房助手 [ 5 ]
服务器·数据库·人工智能·python·ai
文艺倾年32 分钟前
【强化学习】强化学习基本概念,20W字总结(一)
人工智能·python·语言模型·自然语言处理·面试·职场和发展·大模型
FserSuN34 分钟前
压缩在智能中的作用
人工智能
产业家34 分钟前
AI长跑,来到了腾讯的主场
大数据·人工智能
MartinYeung538 分钟前
[论文学习]大型语言模型中个人可识别资讯(PII)的机器遗忘技术:UnlearnPII 基准与 PERMU_tok 方法的深度分析
人工智能·学习·语言模型