opencvsharp dnn调用yolov5模型，需要一个demo 求指点一下。
结合ChatGPT：
以下是使用 OpenCVSharp DNN 模块调用 YOLOv5 模型的基本步骤：
加载模型：
使用 ReadNetFromONNX 或 ReadNetFromTorch 函数加载预训练的 YOLOv5 模型。请注意，YOLOv5 默认是使用 PyTorch 训练的，因此您可能需要将其转换为 ONNX 格式。
string modelPath = "path/to/yolov5.onnx";
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX(modelPath);
加载图像并预处理：
将图像加载到内存中，然后调整其大小以适应 YOLOv5 模型的输入尺寸。通常，YOLOv5 模型需要的输入尺寸是 640x640。
string imagePath = "path/to/image.jpg";
var img = new Mat(imagePath, ImreadModes.Color);
var inputBlob = CvDnn.BlobFromImage(img, 1.0 / 255.0, new Size(640, 640), new Scalar(), true, false);
设置模型的输入并运行前向传播：
将预处理后的图像设置为模型的输入，然后运行前向传播以获取模型的输出。
net.SetInput(inputBlob);
var output = net.Forward();
处理模型的输出：
模型输出包含检测到的目标的边界框、置信度和类别信息。您需要解析这些数据并将其转换为易于理解的格式。
float[] data = new float[output.Total()];
Marshal.Copy(output.DataPointer, data, 0, data.Length);
List<DetectionResult> results = new List<DetectionResult>();
for (int i = 0; i < data.Length / 85; i++)
{
float confidence = data[i * 85 + 4];
if (confidence > 0.5)
{
int classId = data.Skip(i * 85 + 5).Take(80).ToList().IndexOf(data.Max()) + 5;
float x = data[i * 85] * img.Width;
float y = data[i * 85 + 1] * img.Height;
float width = data[i * 85 + 2] * img.Width;
float height = data[i * 85 + 3] * img.Height;
results.Add(new DetectionResult(classId, new Rect2d(x, y, width, height), confidence));
}
}
显示检测结果：
将检测到的目标绘制在原始图像上，并显示图像。
foreach (var result in results)
{
img.Rectangle(result.BoundingBox, new Scalar(0, 0, 255), 2);
img.PutText($"Class: {result.ClassId}, Confidence: {result.Confidence}", new Point(result.BoundingBox.X, result.BoundingBox.Y -
绘制边界框和显示检测结果
foreach (var result in results)
{
img.Rectangle(result.BoundingBox, new Scalar(0, 0, 255), 2);
img.PutText($"Class: {result.ClassId}, Confidence: {result.Confidence}", new Point(result.BoundingBox.X, result.BoundingBox.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.5, new Scalar(0, 0, 255), 1);
}
using (var window = new Window("YOLOv5 Detections"))
{
window.ShowImage(img);
Cv2.WaitKey();
}
在此代码示例中，我们首先遍历检测结果，为每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上方添加类别和置信度信息。然后，我们创建一个名为 "YOLOv5 Detections" 的窗口以显示包含检测结果的图像，并等待用户按键以关闭窗口。
这个示例应该可以帮助您开始使用 OpenCVSharp DNN 模块和 YOLOv5 模型。请注意，为了使这个示例工作，您可能需要根据实际情况调整文件路径、输入尺寸等参数。另外，这个示例仅用于演示目的，您可能需要根据您的需求对其进行优化和扩展。
结合ChatGPT：
以下是使用 OpenCVSharp DNN 模块调用 YOLOv5 模型的基本步骤：
加载模型：
使用 ReadNetFromONNX 或 ReadNetFromTorch 函数加载预训练的 YOLOv5 模型。请注意，YOLOv5 默认是使用 PyTorch 训练的，因此您可能需要将其转换为 ONNX 格式。
string modelPath = "path/to/yolov5.onnx";
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX(modelPath);
加载图像并预处理：
将图像加载到内存中，然后调整其大小以适应 YOLOv5 模型的输入尺寸。通常，YOLOv5 模型需要的输入尺寸是 640x640。
string imagePath = "path/to/image.jpg";
var img = new Mat(imagePath, ImreadModes.Color);
var inputBlob = CvDnn.BlobFromImage(img, 1.0 / 255.0, new Size(640, 640), new Scalar(), true, false);
设置模型的输入并运行前向传播：
将预处理后的图像设置为模型的输入，然后运行前向传播以获取模型的输出。
net.SetInput(inputBlob);
var output = net.Forward();
处理模型的输出：
模型输出包含检测到的目标的边界框、置信度和类别信息。您需要解析这些数据并将其转换为易于理解的格式。
float[] data = new float[output.Total()];
Marshal.Copy(output.DataPointer, data, 0, data.Length);
List<DetectionResult> results = new List<DetectionResult>();
for (int i = 0; i < data.Length / 85; i++)
{
float confidence = data[i * 85 + 4];
if (confidence > 0.5)
{
int classId = data.Skip(i * 85 + 5).Take(80).ToList().IndexOf(data.Max()) + 5;
float x = data[i * 85] * img.Width;
float y = data[i * 85 + 1] * img.Height;
float width = data[i * 85 + 2] * img.Width;
float height = data[i * 85 + 3] * img.Height;
results.Add(new DetectionResult(classId, new Rect2d(x, y, width, height), confidence));
}
}
显示检测结果：
将检测到的目标绘制在原始图像上，并显示图像。
foreach (var result in results)
{
img.Rectangle(result.BoundingBox, new Scalar(0, 0, 255), 2);
img.PutText($"Class: {result.ClassId}, Confidence: {result.Confidence}", new Point(result.BoundingBox.X, result.BoundingBox.Y -
绘制边界框和显示检测结果
foreach (var result in results)
{
img.Rectangle(result.BoundingBox, new Scalar(0, 0, 255), 2);
img.PutText($"Class: {result.ClassId}, Confidence: {result.Confidence}", new Point(result.BoundingBox.X, result.BoundingBox.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.5, new Scalar(0, 0, 255), 1);
}
using (var window = new Window("YOLOv5 Detections"))
{
window.ShowImage(img);
Cv2.WaitKey();
}
在此代码示例中，我们首先遍历检测结果，为每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上方添加类别和置信度信息。然后，我们创建一个名为 "YOLOv5 Detections" 的窗口以显示包含检测结果的图像，并等待用户按键以关闭窗口。
这个示例应该可以帮助您开始使用 OpenCVSharp DNN 模块和 YOLOv5 模型。请注意，为了使这个示例工作，您可能需要根据实际情况调整文件路径、输入尺寸等参数。另外，这个示例仅用于演示目的，您可能需要根据您的需求对其进行优化和扩展。
def letterbox(self, im, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True, stride=32):
# Resize and pad image while meeting stride-multiple constraints
shape = im.shape[:2] # current shape [height, width]
if isinstance(new_shape, int):
new_shape = (new_shape, new_shape)
# Scale ratio (new / old)
r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
if not scaleup: # only scale down, do not scale up (for better val mAP)
r = min(r, 1.0)
# Compute padding
ratio = r, r # width, height ratios
new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))
dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding
if auto: # minimum rectangle
dw, dh = np.mod(dw, stride), np.mod(dh, stride) # wh padding
elif scaleFill: # stretch
dw, dh = 0.0, 0.0
new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0])
ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0] # width, height ratios
dw /= 2 # divide padding into 2 sides
dh /= 2
if shape[::-1] != new_unpad: # resize
im = cv2.resize(im, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
im = cv2.copyMakeBorder(im, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # add border
return im, ratio, (dw, dh)
由于OpenCVSharp DNN是基于OpenCV的深度神经网络模块，可以使用OpenCVSharp DNN来调用YOLOv5模型。下面是一个使用OpenCVSharp DNN调用YOLOv5模型的示例：
准备YOLOv5模型和权重文件。可以在YOLOv5官方GitHub上找到相关的模型和权重文件。
导入所需的库。
using System;
using System.Collections.Generic;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
string model = "path/to/yolov5s.onnx";
string config = "path/to/yolov5s.cfg";
string weights = "path/to/yolov5s.weights";
var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet(config, weights);
net.SetPreferableBackend(Backend.OPENCV);
net.SetPreferableTarget(Target.CPU);
string imagePath = "path/to/image.jpg";
string savePath = "path/to/result.jpg";
int frameWidth = 416;
int frameHeight = 416;
var frame = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Color);
var blob = CvDnn.BlobFromImage(frame, scalefactor: 1.0 / 255, size: new Size(frameWidth, frameHeight), mean: Scalar.All(0), swapRB: true, crop: false);
var inputBlobName = net.GetLayerNames()[0];
net.SetInput(blob, inputBlobName);
string[] outputLayerNames = {
"yolo_82",
"yolo_94",
"yolo_106"
};
var detections = new List<float[]>();
foreach (var name in outputLayerNames)
{
detections.Add(net.GetLayerOutput(net.GetLayerId(name)));
}
const float confThreshold = 0.5f;
const float nmsThreshold = 0.4f;
var boxes = new List<float[]>();
var confidences = new List<float>();
var classIds = new List<int>();
foreach (var output in detections)
{
for (int i = 0; i < output.Length; i += 6)
{
var confidence = output[i + 4];
if (confidence > confThreshold)
{
var x = output[i] * frame.Width;
var y = output[i + 1] * frame.Height;
var w = output[i + 2] * frame.Width;
var h = output[i + 3] * frame.Height;
var box = new[] { x - w / 2, y - h / 2, w, h };
boxes.Add(box);
confidences.Add(confidence);
classIds.Add((int)(output[i + 5]) + 1);
}
}
}
var indices = Cv2.NMSBoxes(boxes, confidences.ToArray(), confThreshold, nmsThreshold);
foreach (var idx in indices)
{
var box = boxes[idx];
var classId = classIds[idx];
var confidence = confidences[idx];
var label = $"Class: {classId} | Confidence: {(confidence * 100).ToString("0.00")}%";
var textColor = Scalar.White;
var bboxColor = Scalar.Yellow;
Cv2.Rectangle(frame, new Rect((int)box[0], (int)box[1], (int)box[2], (int)box[3]), bboxColor, 2);
Cv2.PutText(frame, label, new Point((int)box[0], (int)box[1] - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.5, textColor, 1, LineTypes.AntiAlias, false);
}
Cv2.ImWrite(savePath, frame);
上述示例代码中的yolov5s模型和相关文件需要自行准备。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
可以用OpenCvSharp中的DNN模块来调用YOLOv5模型。
下面给出一个简单的示例：
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 加载YOLOv5的网络结构和权重
var model = CvDnn.ReadNetFromDarknet("<path_to_yolov5_cfg_file>", "<path_to_yolov5_weights_file>");
// 获取输入图像的大小
var size = new Size(640, 640); // 这里以640x640的大小为例
// 读取输入图像
var image = new Mat("<path_to_input_image>", ImreadModes.Color);
// 对输入图像进行预处理，将像素值缩放到0~1之间，并进行归一化
var blob = CvDnn.BlobFromImage(image, 1.0 / 255.0, size, new Scalar(0), true, false);
// 将输入blob设置为网络的输入
model.SetInput(blob);
// 进行前向推理，得到检测结果
var result = model.Forward();
// 解析检测结果
ParseResult(result);
// 显示图像和检测结果
Cv2.ImShow("Result", image);
Cv2.WaitKey();
}
static void ParseResult(Mat result)
{
// 获取检测到的物体个数
var rows = (int)result.Total();
var cols = (int)result.Cols;
// 将检测结果转换成2维数组
var data = result.Reshape(1, rows);
for (var i = 0; i < rows; i++)
{
var confidence = data.At<float>(i, 4);
var class_id = (int)data.At<float>(i, 5);
// 判断检测结果是否可信
if (confidence > 0.5)
{
// 获取物体的位置信息
var x = data.At<float>(i, 0) * image.Cols;
var y = data.At<float>(i, 1) * image.Rows;
var width = data.At<float>(i, 2) * image.Cols;
var height = data.At<float>(i, 3) * image.Rows;
// 绘制物体框和类别标签
Cv2.Rectangle(image, new Rect((int)x, (int)y, (int)width, (int)height), new Scalar(0, 255,0), 2);
Cv2.PutText(image, $"class:{class_id}, conf:{confidence:0.00}", new Point((int)x, (int)y - 10), HersheyFonts.HersheyPlain, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
}
}
}
}
需要注意的是，这里只是一个简单的示例，对于实际应用来说还需要对代码进行一些调整和优化。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
引用chatGPT作答，以下是使用OpenCvSharp和YoloV5进行目标检测的基本示例代码：
using System;
using System.Drawing;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 加载模型和标签
var model = CvDnn.ReadNetFromDarknet(@"path/to/yolov5s.cfg", @"path/to/yolov5s.weights");
var labels = System.IO.File.ReadAllLines(@"path/to/coco.names");
// 创建图像
var image = new Mat(@"path/to/image.jpg");
// 执行推断
var blob = CvDnn.BlobFromImage(image, 1.0 / 255.0, new Size(640, 640), new Scalar(0, 0, 0), true, false);
model.SetInput(blob);
var output = model.Forward();
// 解析输出
var detections = ParseOutput(output, image.Width, image.Height);
foreach (var detection in detections)
{
var label = labels[detection.ClassId];
var confidence = detection.Confidence;
var rect = detection.Rect;
Cv2.Rectangle(image, rect, new Scalar(0, 255, 0), 2);
Cv2.PutText(image, $"{label} {confidence:F2}", new Point(rect.X, rect.Y - 5), HersheyFonts.HersheyComplexSmall, 0.5, new Scalar(0, 255, 0));
}
// 显示结果
Cv2.ImShow("Result", image);
Cv2.WaitKey(0);
}
static DetectionResult[] ParseOutput(Mat output, int width, int height)
{
var results = new DetectionResult[output.Rows];
var data = output.Data<float>();
for (int i = 0; i < output.Rows; i++)
{
var detection = new DetectionResult();
detection.ClassId = (int)data[i * output.Cols + 5];
var x = data[i * output.Cols];
var y = data[i * output.Cols + 1];
var w = data[i * output.Cols + 2];
var h = data[i * output.Cols + 3];
detection.Rect = new Rect(
(int)((x - w / 2.0) * width),
(int)((y - h / 2.0) * height),
(int)(w * width),
(int)(h * height));
detection.Confidence = data[i * output.Cols + 4];
results[i] = detection;
}
return results;
}
struct DetectionResult
{
public int ClassId;
public float Confidence;
public Rect Rect;
}
}
请注意，这是一个基本示例，可能需要根据您的要求进行修改和优化。要使用此示例，您需要将其保存到.cs文件中，然后使用您的编辑器进行编译和运行。另外，您需要将YOLOv5的配置文件、权重文件和标签文件替换为您自己的文件路径。