首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
社区首页 >专栏 >[C#]winform部署yolov8图像分类的openvino格式的模型

[C#]winform部署yolov8图像分类的openvino格式的模型

作者头像
云未归来
发布2025-07-17 14:01:55
发布2025-07-17 14:01:55
2080
举报

【官方框架地址】

https://github.com/ultralytics/ultralytics 【openvino介绍】

OpenVINO是一个针对Intel硬件优化的开源工具包,用于优化和部署深度学习模型。以下是OpenVINO部署模型的主要优点:

  1. 高性能:OpenVINO提供了一系列性能优化工具,如模型量化和剪枝等,可以在Intel硬件平台上实现高性能和低延迟的推理。
  2. 多平台支持:OpenVINO支持多种Intel硬件平台,包括CPU、GPU和FPGA等,可以在不同的硬件平台上进行优化和部署。
  3. 多框架支持:OpenVINO支持多种流行的深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch和Caffe等,可以方便地将已有的模型集成到OpenVINO中。
  4. 简化部署:OpenVINO提供了一系列的工具和API,可以简化模型的部署和集成,使得开发者可以更快速地将模型部署到生产环境中。
  5. 预训练模型:OpenVINO提供了一系列的预训练模型,可以直接使用这些模型进行推理,也可以在这些模型的基础上进行微调和优化。
  6. 灵活性:OpenVINO提供了灵活的部署选项,可以将模型部署到本地设备、云端或边缘设备上,以满足不同的应用场景需求。
  7. 丰富的文档和社区支持:OpenVINO作为一个开源项目,拥有丰富的文档和活跃的社区支持,方便开发者学习和解决问题。
  8. 易用性:OpenVINO的接口简洁明了,易于使用,可以快速上手进行模型部署。

综上所述,OpenVINO在部署模型方面具有高性能、多平台支持、多框架支持、简化部署、预训练模型、灵活性、丰富的文档和社区支持以及易用性等优点。这些优点使得OpenVINO成为了一个强大而可靠的深度学习模型部署工具。 【效果展示】

【实现部分代码】

代码语言:javascript
复制
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();
        Yolov8ClsManager detector = new Yolov8ClsManager();
        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 = detector.Inference(src);
            var resultMat = detector.DrawImage(result,src);
            pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            detector.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\yolov8n-cls.xml");
        }

        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
            if (!capture.IsOpened())
            {
                Console.WriteLine("video not open!");
                return;
            }
            Mat frame = new Mat();
            var sw = new Stopwatch();
            int fps = 0;
            while (true)
            {

                capture.Read(frame);
                if (frame.Empty())
                {
                    Console.WriteLine("data is empty!");
                    break;
                }
                sw.Start();
                var result = detector.Inference(src);
                var resultMat = detector.DrawImage(result, src);
                sw.Stop();
                fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);
                sw.Reset();
                Cv2.PutText(resultMat, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);
                //显示结果
                Cv2.ImShow("Result", resultMat);
                int key = Cv2.WaitKey(10);
                if (key == 27)
                    break;
            }

            capture.Release();
        }
    }
}

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1RK4y1q7qX/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee 【测试环境】 vs2019,netframework4.7.2

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2025-07-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档