[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
张较瘦_几秒前
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究:来龙去脉与创新突破
论文阅读·人工智能
一 铭1 小时前
AI领域新趋势:从提示(Prompt)工程到上下文(Context)工程
人工智能·语言模型·大模型·llm·prompt
麻雀无能为力4 小时前
CAU数据挖掘实验 表分析数据插件
人工智能·数据挖掘·中国农业大学
时序之心4 小时前
时空数据挖掘五大革新方向详解篇!
人工智能·数据挖掘·论文·时间序列
.30-06Springfield5 小时前
人工智能概念之七:集成学习思想(Bagging、Boosting、Stacking)
人工智能·算法·机器学习·集成学习
说私域6 小时前
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的超级文化符号构建路径研究
人工智能·小程序·开源
永洪科技6 小时前
永洪科技荣获商业智能品牌影响力奖,全力打造”AI+决策”引擎
大数据·人工智能·科技·数据分析·数据可视化·bi
shangyingying_16 小时前
关于小波降噪、小波增强、小波去雾的原理区分
人工智能·深度学习·计算机视觉
书玮嘎7 小时前
【WIP】【VLA&VLM——InternVL系列】
人工智能·深度学习
猫头虎7 小时前
猫头虎 AI工具分享:一个网页抓取、结构化数据提取、网页爬取、浏览器自动化操作工具:Hyperbrowser MCP
运维·人工智能·gpt·开源·自动化·文心一言·ai编程