在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录

在 CentOS 7 上部署 ASP.NET 8.0 应用(实际上截至目前最新的稳定版本是 ASP.NET Core 6,ASP.NET 8.0 目前并不存在,可能是指 ASP.NET Core 8.0,但考虑到您的问题,我将假定您指的是 ASP.NET Core 6)并结合 YOLOv11 模型进行图像识别,确实会遇到一些技术挑战。下面我将分步骤介绍如何配置环境、安装必要的组件以及解决可能遇到的问题。

步骤 1: 安装 .NET Core

首先,确保你的 CentOS 7 系统是最新的,然后安装 .NET Core SDK。

启用 EPEL 和 .NET Core repository

sudo rpm -Uvh https://packages.microsoft.com/config/rhel/7/packages-microsoft-prod.rpm

安装 .NET Core SDK

sudo yum install -y dotnet-sdk-6.0

步骤 2: 创建 ASP.NET Core 项目

创建一个新的 ASP.NET Core Web 应用

dotnet new web -n YoloApp

cd YoloApp

步骤 3: 集成 YOLOv11

YOLOv11 主要是一个深度学习模型,通常用于图像识别。在 ASP.NET Core 中集成 YOLOv11 需要使用 ML.NET 或直接通过 HTTP API 与外部服务交互。这里我们使用 ML.NET 作为示例。

安装 ML.NET

dotnet add package Microsoft.ML

使用 ML.NET 加载模型

首先,你需要一个预训练的 YOLOv11 模型。你可以从网络上找到预训练的模型文件(例如 ONNX 格式),并将其放在你的项目中。

using Microsoft.ML;

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;

using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;

using System;

using System.IO;

using System.Numerics;

using System.Drawing; // 需要安装 System.Drawing.Common NuGet包

public class YoloModel

{

private readonly MLContext mlContext;

private readonly ITransformer model;

private readonly string modelPath;

public YoloModel(string modelPath)

{

this.modelPath = modelPath;

mlContext = new MLContext();

model = LoadModel(mlContext, modelPath);

}

private ITransformer LoadModel(MLContext mlContext, string modelPath)

{

var model = mlContext.Model.Load(modelPath, out var modelInputSchema);

return model;

}

public IEnumerable<Prediction> Predict(string imagePath)

{

using (var image = Image.FromFile(imagePath)) // 需要加载图像并预处理为模型输入格式

{

// 这里需要添加图像预处理的代码,例如缩放、归一化等。具体取决于模型输入要求。

// 这里仅为示例,实际处理细节需要根据YOLOv11的输入需求来定。

var imageArray = PreprocessImage(image); // 需要你自己实现此方法,转换图像数据到正确的格式和大小。

var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<InputData, Prediction>(model);

var result = predictionEngine.Predict(new InputData { ImageData = imageArray }); // 需要定义InputData和Prediction类。

return result; // 返回预测结果。

}

}

}

在上面的代码中,PreprocessImage 方法需要根据 YOLOv11 的具体输入要求来实现图像的预处理(如调整大小、归一化等)。YOLOv11 一般需要一个特定尺寸的输入图像,例如 416x416 像素。你需要使用如 OpenCV 或 System.Drawing 来实现这一功能。例如:

private byte[] PreprocessImage(Image image)

{

// 实现图像缩放和转换为字节数组的逻辑。例如使用 System.Drawing:

var resizedImage = new Bitmap(image, new Size(416, 416)); // 根据需要调整大小。

using (var ms = new MemoryStream())

{

resizedImage.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp); // 可能需要调整为适合YOLOv11的格式,如JPEG或PNG。

return ms.ToArray(); // 将图像数据转换为字节数组。

}

}

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