C# YoloV8 模型效果验证工具(OnnxRuntime+ByteTrack推理)

news2025/1/20 19:59:28

C# YoloV8 模型效果验证工具(OnnxRuntime+ByteTrack推理)

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using ByteTrack;
using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;


namespace C__yolov8_OnnxRuntime_ByteTrack_Demo
{
    public partial class Form2 : Form
    {
        public Form2()
        {
            InitializeComponent();
        }

        string imgFilter = "图片|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";

        YoloV8 yoloV8;
        Mat image;

        string image_path = "";
        string model_path;

        string video_path = "";
        string videoFilter = "视频|*.mp4;*.avi;*.dav";
        VideoCapture vcapture;
        VideoWriter vwriter;
        bool saveDetVideo = false;
        ByteTracker tracker;

        /// <summary>
        /// 单图推理
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {

            if (image_path == "")
            {
                return;
            }

            button2.Enabled = false;
            pictureBox2.Image = null;
            textBox1.Text = "";

            Application.DoEvents();

            image = new Mat(image_path);

            List<DetectionResult> detResults = yoloV8.Detect(image);

            //绘制结果
            Mat result_image = image.Clone();
            foreach (DetectionResult r in detResults)
            {
                string info = $"{r.Class}:{r.Confidence:P0}";
                //绘制
                Cv2.PutText(result_image, info, new OpenCvSharp.Point(r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.Rectangle(result_image, r.Rect, Scalar.Red, thickness: 2);

            }

            if (pictureBox2.Image != null)
            {
                pictureBox2.Image.Dispose();
            }
            pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());
            textBox1.Text = yoloV8.DetectTime();

            button2.Enabled = true;

        }

        /// <summary>
        /// 窗体加载，初始化
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            image_path = "test/dog.jpg";
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);

            model_path = "model/yolov8n.onnx";

            yoloV8 = new YoloV8(model_path, "model/lable.txt");
        }

        /// <summary>
        /// 选择图片
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button1_Click_1(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = imgFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            pictureBox1.Image = null;

            image_path = ofd.FileName;
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);

            textBox1.Text = "";
            pictureBox2.Image = null;
        }

        /// <summary>
        /// 选择视频
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = videoFilter;
            ofd.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\test";
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            video_path = ofd.FileName;

            textBox1.Text = video_path;
            //pictureBox1.Image = null;
            //pictureBox2.Image = null;

            //button3_Click(null, null);

        }

        /// <summary>
        /// 视频推理
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (video_path == "")
            {
                MessageBox.Show("请先选择视频！");
                return;
            }

            textBox1.Text = "开始检测";

            Application.DoEvents();

            Thread thread = new Thread(new ThreadStart(VideoDetection));

            thread.Start();
            thread.Join();

            textBox1.Text = "检测完成！";
        }

        void VideoDetection()
        {
            vcapture = new VideoCapture(video_path);
            if (!vcapture.IsOpened())
            {
                MessageBox.Show("打开视频文件失败");
                return;
            }

            tracker = new ByteTracker((int)vcapture.Fps, 200);

            Mat frame = new Mat();
            List<DetectionResult> detResults;

            // 获取视频的fps
            double videoFps = vcapture.Get(VideoCaptureProperties.Fps);
            // 计算等待时间（毫秒）
            int delay = (int)(1000 / videoFps);
            Stopwatch _stopwatch = new Stopwatch();

            if (checkBox1.Checked)
            {
                vwriter = new VideoWriter("out.mp4", FourCC.X264, vcapture.Fps, new OpenCvSharp.Size(vcapture.FrameWidth, vcapture.FrameHeight));
                saveDetVideo = true;
            }
            else
            {
                saveDetVideo = false;
            }

            Cv2.NamedWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowFlags.Normal);
            Cv2.ResizeWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", vcapture.FrameWidth / 2, vcapture.FrameHeight / 2);

            while (vcapture.Read(frame))
            {
                if (frame.Empty())
                {
                    MessageBox.Show("读取失败");
                    return;
                }
                Mat mat_temp = frame.Clone();
                _stopwatch.Restart();

                delay = (int)(1000 / videoFps);

                detResults = yoloV8.Detect(frame);

                //绘制结果
                //foreach (DetectionResult r in detResults)
                //{
                //    Cv2.PutText(frame, $"{r.Class}:{r.Confidence:P0}", new OpenCvSharp.Point(r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                //    Cv2.Rectangle(frame, r.Rect, Scalar.Red, thickness: 2);
                //}

                Cv2.PutText(frame, "preprocessTime:" + yoloV8.preprocessTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 30), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "inferTime:" + yoloV8.inferTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 70), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "postprocessTime:" + yoloV8.postprocessTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 110), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "totalTime:" + yoloV8.totalTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 150), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "video fps:" + videoFps.ToString("F2"), new OpenCvSharp.Point(10, 190), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "det fps:" + yoloV8.detFps.ToString("F2"), new OpenCvSharp.Point(10, 230), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);

                List<Track> track = new List<Track>();
                Track temp;
                foreach (DetectionResult r in detResults)
                {
                    RectBox _box = new RectBox(r.Rect.X, r.Rect.Y, r.Rect.Width, r.Rect.Height);
                    temp = new Track(_box, r.Confidence, ("label", r.ClassId), ("name", r.Class));
                    track.Add(temp);
                }

                var trackOutputs = tracker.Update(track);

                foreach (var t in trackOutputs)
                {
                    int x = (int)t.RectBox.X;
                    int y = (int)t.RectBox.Y;
                    int width = (int)t.RectBox.Width;
                    int height = (int)t.RectBox.Height;

                    if (x < 0)
                    {
                        x = 0;
                    }

                    if (y < 0)
                    {
                        y = 0;
                    }

                    if (x + width > mat_temp.Width)
                    {
                        width = mat_temp.Width - x;
                    }

                    if (y + height > mat_temp.Height)
                    {
                        height = mat_temp.Height - y;
                    }

                    Rect rect = new Rect(x, y, width, height);

                    string txt = $"{t["name"]}-{t.TrackId}:{t.Score:P0}";
                    
                    //if (t["name"].ToString() != "Plate" && t["name"].ToString() != "Person")
                    //{
                    //    Mat mat_car = new Mat(mat_temp, rect);
                    //    KeyValuePair<string, float> cls = yoloV8_Cls.Detect(mat_car);
                    //    mat_car.Dispose();
                    //    txt += $" {cls.Key}:{cls.Value:P0}";
                    //}

                    //string txt = $"{t["name"]}-{t.TrackId}";
                    Cv2.PutText(frame, txt, new OpenCvSharp.Point(rect.TopLeft.X, rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                    Cv2.Rectangle(frame, rect, Scalar.Red, thickness: 2);
                }
                mat_temp.Dispose();


                if (saveDetVideo)
                {
                    vwriter.Write(frame);
                }

                Cv2.ImShow("DetectionResult 按下ESC，退出", frame);

                // for test
                // delay = 1;
                delay = (int)(delay - _stopwatch.ElapsedMilliseconds);
                if (delay <= 0)
                {
                    delay = 1;
                }
                //Console.WriteLine("delay:" + delay.ToString()) ;
                if (Cv2.WaitKey(delay) == 27 || Cv2.GetWindowProperty("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowPropertyFlags.Visible) < 1.0)
                {
                    Cv2.DestroyAllWindows();
                    vcapture.Release();
                    break;
                }
            }

            Cv2.DestroyAllWindows();
            vcapture.Release();
            if (saveDetVideo)
            {
                vwriter.Release();
            }

        }

        string model_path1 = "";
        string model_path2 = "";
        string onnxFilter = "onnx模型|*.onnx;";

        private void button5_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (video_path == "")
            {
                MessageBox.Show("请先选择视频！");
                return;
            }

            if (model_path1 == "")
            {
                MessageBox.Show("选择模型1");
                OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
                ofd.Filter = onnxFilter;
                ofd.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\model";
                if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
                model_path1 = ofd.FileName;
            }

            if (model_path2 == "")
            {
                MessageBox.Show("选择模型2");
                OpenFileDialog ofd1 = new OpenFileDialog();
                ofd1.Filter = onnxFilter;
                ofd1.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\model";
                if (ofd1.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
                model_path2 = ofd1.FileName;
            }

            textBox1.Text = "开始检测";
            Application.DoEvents();

            Task task = new Task(() =>
            {
                VideoCapture vcapture = new VideoCapture(video_path);
                if (!vcapture.IsOpened())
                {
                    MessageBox.Show("打开视频文件失败");
                    return;
                }

                YoloV8_Compare yoloV8 = new YoloV8_Compare(model_path1, model_path2, "model/lable.txt");

                Mat frame = new Mat();

                // 获取视频的fps
                double videoFps = vcapture.Get(VideoCaptureProperties.Fps);
                // 计算等待时间（毫秒）
                int delay = (int)(1000 / videoFps);
                Stopwatch _stopwatch = new Stopwatch();

                Cv2.NamedWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowFlags.Normal);
                Cv2.ResizeWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", vcapture.FrameWidth, vcapture.FrameHeight / 2);

                while (vcapture.Read(frame))
                {
                    if (frame.Empty())
                    {
                        MessageBox.Show("读取失败");
                        return;
                    }

                    _stopwatch.Restart();

                    delay = (int)(1000 / videoFps);

                    Mat result = yoloV8.Detect(frame, videoFps.ToString("F2"));

                    Cv2.ImShow("DetectionResult 按下ESC，退出", result);

                    // for test
                    // delay = 1;
                    delay = (int)(delay - _stopwatch.ElapsedMilliseconds);
                    if (delay <= 0)
                    {
                        delay = 1;
                    }
                    //Console.WriteLine("delay:" + delay.ToString()) ;
                    // 如果按下ESC或点击关闭，退出循环
                    if (Cv2.WaitKey(delay) == 27 || Cv2.GetWindowProperty("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowPropertyFlags.Visible) < 1.0)
                    {
                        Cv2.DestroyAllWindows();
                        vcapture.Release();
                        break;
                    }
                }

                textBox1.Invoke(new Action(() =>
                {
                    textBox1.Text = "检测结束！";

                }));

            });
            task.Start();

        }

        //保存
        SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();
        private void button6_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (pictureBox2.Image == null)
            {
                return;
            }
            Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);
            sdf.Title = "保存";
            sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp";
            if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                switch (sdf.FilterIndex)
                {
                    case 1:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);
                            break;
                        }
                    case 2:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);
                            break;
                        }
                    case 3:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);
                            break;
                        }
                }
                MessageBox.Show("保存成功，位置：" + sdf.FileName);
            }

        }

        /// <summary>
        /// 选择模型
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button7_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = onnxFilter;
            ofd.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\model";
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
            model_path = ofd.FileName;
            yoloV8 = new YoloV8(model_path, "model/lable.txt");

        }
    }

}

using ByteTrack;
using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;


namespace C__yolov8_OnnxRuntime_ByteTrack_Demo
{
    public partial class Form2 : Form
    {
        public Form2()
        {
            InitializeComponent();
        }

        string imgFilter = "图片|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";

        YoloV8 yoloV8;
        Mat image;

        string image_path = "";
        string model_path;

        string video_path = "";
        string videoFilter = "视频|*.mp4;*.avi;*.dav";
        VideoCapture vcapture;
        VideoWriter vwriter;
        bool saveDetVideo = false;
        ByteTracker tracker;

        /// <summary>
        /// 单图推理
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {

            if (image_path == "")
            {
                return;
            }

            button2.Enabled = false;
            pictureBox2.Image = null;
            textBox1.Text = "";

            Application.DoEvents();

            image = new Mat(image_path);

            List<DetectionResult> detResults = yoloV8.Detect(image);

            //绘制结果
            Mat result_image = image.Clone();
            foreach (DetectionResult r in detResults)
            {
                string info = $"{r.Class}:{r.Confidence:P0}";
                //绘制
                Cv2.PutText(result_image, info, new OpenCvSharp.Point(r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.Rectangle(result_image, r.Rect, Scalar.Red, thickness: 2);

            }

            if (pictureBox2.Image != null)
            {
                pictureBox2.Image.Dispose();
            }
            pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());
            textBox1.Text = yoloV8.DetectTime();

            button2.Enabled = true;

        }

        /// <summary>
        /// 窗体加载，初始化
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            image_path = "test/dog.jpg";
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);

            model_path = "model/yolov8n.onnx";

            yoloV8 = new YoloV8(model_path, "model/lable.txt");
        }

        /// <summary>
        /// 选择图片
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button1_Click_1(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = imgFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            pictureBox1.Image = null;

            image_path = ofd.FileName;
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);

            textBox1.Text = "";
            pictureBox2.Image = null;
        }

        /// <summary>
        /// 选择视频
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = videoFilter;
            ofd.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\test";
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            video_path = ofd.FileName;

            textBox1.Text = video_path;
            //pictureBox1.Image = null;
            //pictureBox2.Image = null;

            //button3_Click(null, null);

        }

        /// <summary>
        /// 视频推理
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (video_path == "")
            {
                MessageBox.Show("请先选择视频！");
                return;
            }

            textBox1.Text = "开始检测";

            Application.DoEvents();

            Thread thread = new Thread(new ThreadStart(VideoDetection));

            thread.Start();
            thread.Join();

            textBox1.Text = "检测完成！";
        }

        void VideoDetection()
        {
            vcapture = new VideoCapture(video_path);
            if (!vcapture.IsOpened())
            {
                MessageBox.Show("打开视频文件失败");
                return;
            }

            tracker = new ByteTracker((int)vcapture.Fps, 200);

            Mat frame = new Mat();
            List<DetectionResult> detResults;

            // 获取视频的fps
            double videoFps = vcapture.Get(VideoCaptureProperties.Fps);
            // 计算等待时间（毫秒）
            int delay = (int)(1000 / videoFps);
            Stopwatch _stopwatch = new Stopwatch();

            if (checkBox1.Checked)
            {
                vwriter = new VideoWriter("out.mp4", FourCC.X264, vcapture.Fps, new OpenCvSharp.Size(vcapture.FrameWidth, vcapture.FrameHeight));
                saveDetVideo = true;
            }
            else
            {
                saveDetVideo = false;
            }

            Cv2.NamedWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowFlags.Normal);
            Cv2.ResizeWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", vcapture.FrameWidth / 2, vcapture.FrameHeight / 2);

            while (vcapture.Read(frame))
            {
                if (frame.Empty())
                {
                    MessageBox.Show("读取失败");
                    return;
                }
                Mat mat_temp = frame.Clone();
                _stopwatch.Restart();

                delay = (int)(1000 / videoFps);

                detResults = yoloV8.Detect(frame);

                //绘制结果
                //foreach (DetectionResult r in detResults)
                //{
                //    Cv2.PutText(frame, $"{r.Class}:{r.Confidence:P0}", new OpenCvSharp.Point(r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                //    Cv2.Rectangle(frame, r.Rect, Scalar.Red, thickness: 2);
                //}

                Cv2.PutText(frame, "preprocessTime:" + yoloV8.preprocessTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 30), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "inferTime:" + yoloV8.inferTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 70), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "postprocessTime:" + yoloV8.postprocessTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 110), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "totalTime:" + yoloV8.totalTime.ToString("F2") + "ms", new OpenCvSharp.Point(10, 150), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "video fps:" + videoFps.ToString("F2"), new OpenCvSharp.Point(10, 190), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                Cv2.PutText(frame, "det fps:" + yoloV8.detFps.ToString("F2"), new OpenCvSharp.Point(10, 230), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);

                List<Track> track = new List<Track>();
                Track temp;
                foreach (DetectionResult r in detResults)
                {
                    RectBox _box = new RectBox(r.Rect.X, r.Rect.Y, r.Rect.Width, r.Rect.Height);
                    temp = new Track(_box, r.Confidence, ("label", r.ClassId), ("name", r.Class));
                    track.Add(temp);
                }

                var trackOutputs = tracker.Update(track);

                foreach (var t in trackOutputs)
                {
                    int x = (int)t.RectBox.X;
                    int y = (int)t.RectBox.Y;
                    int width = (int)t.RectBox.Width;
                    int height = (int)t.RectBox.Height;

                    if (x < 0)
                    {
                        x = 0;
                    }

                    if (y < 0)
                    {
                        y = 0;
                    }

                    if (x + width > mat_temp.Width)
                    {
                        width = mat_temp.Width - x;
                    }

                    if (y + height > mat_temp.Height)
                    {
                        height = mat_temp.Height - y;
                    }

                    Rect rect = new Rect(x, y, width, height);

                    string txt = $"{t["name"]}-{t.TrackId}:{t.Score:P0}";
                    
                    //if (t["name"].ToString() != "Plate" && t["name"].ToString() != "Person")
                    //{
                    //    Mat mat_car = new Mat(mat_temp, rect);
                    //    KeyValuePair<string, float> cls = yoloV8_Cls.Detect(mat_car);
                    //    mat_car.Dispose();
                    //    txt += $" {cls.Key}:{cls.Value:P0}";
                    //}

                    //string txt = $"{t["name"]}-{t.TrackId}";
                    Cv2.PutText(frame, txt, new OpenCvSharp.Point(rect.TopLeft.X, rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2);
                    Cv2.Rectangle(frame, rect, Scalar.Red, thickness: 2);
                }
                mat_temp.Dispose();


                if (saveDetVideo)
                {
                    vwriter.Write(frame);
                }

                Cv2.ImShow("DetectionResult 按下ESC，退出", frame);

                // for test
                // delay = 1;
                delay = (int)(delay - _stopwatch.ElapsedMilliseconds);
                if (delay <= 0)
                {
                    delay = 1;
                }
                //Console.WriteLine("delay:" + delay.ToString()) ;
                if (Cv2.WaitKey(delay) == 27 || Cv2.GetWindowProperty("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowPropertyFlags.Visible) < 1.0)
                {
                    Cv2.DestroyAllWindows();
                    vcapture.Release();
                    break;
                }
            }

            Cv2.DestroyAllWindows();
            vcapture.Release();
            if (saveDetVideo)
            {
                vwriter.Release();
            }

        }

        string model_path1 = "";
        string model_path2 = "";
        string onnxFilter = "onnx模型|*.onnx;";

        private void button5_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (video_path == "")
            {
                MessageBox.Show("请先选择视频！");
                return;
            }

            if (model_path1 == "")
            {
                MessageBox.Show("选择模型1");
                OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
                ofd.Filter = onnxFilter;
                ofd.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\model";
                if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
                model_path1 = ofd.FileName;
            }

            if (model_path2 == "")
            {
                MessageBox.Show("选择模型2");
                OpenFileDialog ofd1 = new OpenFileDialog();
                ofd1.Filter = onnxFilter;
                ofd1.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\model";
                if (ofd1.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
                model_path2 = ofd1.FileName;
            }

            textBox1.Text = "开始检测";
            Application.DoEvents();

            Task task = new Task(() =>
            {
                VideoCapture vcapture = new VideoCapture(video_path);
                if (!vcapture.IsOpened())
                {
                    MessageBox.Show("打开视频文件失败");
                    return;
                }

                YoloV8_Compare yoloV8 = new YoloV8_Compare(model_path1, model_path2, "model/lable.txt");

                Mat frame = new Mat();

                // 获取视频的fps
                double videoFps = vcapture.Get(VideoCaptureProperties.Fps);
                // 计算等待时间（毫秒）
                int delay = (int)(1000 / videoFps);
                Stopwatch _stopwatch = new Stopwatch();

                Cv2.NamedWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowFlags.Normal);
                Cv2.ResizeWindow("DetectionResult 按下ESC，退出", vcapture.FrameWidth, vcapture.FrameHeight / 2);

                while (vcapture.Read(frame))
                {
                    if (frame.Empty())
                    {
                        MessageBox.Show("读取失败");
                        return;
                    }

                    _stopwatch.Restart();

                    delay = (int)(1000 / videoFps);

                    Mat result = yoloV8.Detect(frame, videoFps.ToString("F2"));

                    Cv2.ImShow("DetectionResult 按下ESC，退出", result);

                    // for test
                    // delay = 1;
                    delay = (int)(delay - _stopwatch.ElapsedMilliseconds);
                    if (delay <= 0)
                    {
                        delay = 1;
                    }
                    //Console.WriteLine("delay:" + delay.ToString()) ;
                    // 如果按下ESC或点击关闭，退出循环
                    if (Cv2.WaitKey(delay) == 27 || Cv2.GetWindowProperty("DetectionResult 按下ESC，退出", WindowPropertyFlags.Visible) < 1.0)
                    {
                        Cv2.DestroyAllWindows();
                        vcapture.Release();
                        break;
                    }
                }

                textBox1.Invoke(new Action(() =>
                {
                    textBox1.Text = "检测结束！";

                }));

            });
            task.Start();

        }

        //保存
        SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();
        private void button6_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (pictureBox2.Image == null)
            {
                return;
            }
            Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);
            sdf.Title = "保存";
            sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp";
            if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                switch (sdf.FilterIndex)
                {
                    case 1:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);
                            break;
                        }
                    case 2:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);
                            break;
                        }
                    case 3:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);
                            break;
                        }
                }
                MessageBox.Show("保存成功，位置：" + sdf.FileName);
            }

        }

        /// <summary>
        /// 选择模型
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button7_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = onnxFilter;
            ofd.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\model";
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
            model_path = ofd.FileName;
            yoloV8 = new YoloV8(model_path, "model/lable.txt");

        }
    }

}

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1.命令行中执行&#xff1a; import sys print(sys.argv[0]) 执行后为空。 2. import os os.path.abspath(os.curdir) 3. import os os.getcwd()
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深度势能生成器(DP-GEN)入门讲解

深度势能生成器(DP-GEN)入门讲解

文章目录 1.原子间相互作用1.为什么研究原子间相互作用2.研究原子间相互作用的传统方法 2.深度学习研究原子间相互作用1.深度势能平滑模型(DeepPot-se)2.Deep Potential 模型训练3.同步学习→充足采样&筛选样本 3.DP-GEN操作及运行1.DP-GEN主流程2.DP-GEN基本命令3.生成初始…
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HarmonyOS APP应用开发项目- MCA助手（Day02持续更新中~）

HarmonyOS APP应用开发项目- MCA助手（Day02持续更新中~）

简言&#xff1a; gitee地址&#xff1a;https://gitee.com/whltaoin_admin/money-controller-app.git端云一体化开发在线文档&#xff1a;https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides-V5/agc-harmonyos-clouddev-view-0000001700053733-V5注&#xff1a;…
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用人工智能大模型预报气象，中国气象局示范计划公开征集火热报名中

用人工智能大模型预报气象，中国气象局示范计划公开征集火热报名中

近日&#xff0c;中国气象局发布了人工智能气象预报大模型示范计划&#xff08;以下简称“示范计划”&#xff09;&#xff0c;推进气象大模型标准规范和有序发展&#xff0c;引导解决预报业务实际难题&#xff0c;促进人工智能气象预报大模型业务的应用转化、准入&#xff0c;…
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k8s笔记——helm chat与k8s Operator区别

k8s笔记——helm chat与k8s Operator区别

k8s Operator Kubernetes 为自动化而生。无需任何修改&#xff0c;你即可以从 Kubernetes 核心中获得许多内置的自动化功能。 你可以使用 Kubernetes 自动化部署和运行工作负载&#xff0c;甚至 可以自动化 Kubernetes 自身。 Kubernetes 的 Operator 模式概念允许你在不修改…
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10位时间戳、13位时间戳、17位时间戳，以及在JavaScript中的格式转换

10位时间戳、13位时间戳、17位时间戳，以及在JavaScript中的格式转换

一、介绍 1、10位时间戳 2、13位时间戳 3、17位时间戳 4、时间戳转换工具 二、13位时间戳的转换 1、转标准日期 2、转格式化日期 三、10位时间戳的转换 1、转标准日期 2、转格式化日期 四、17位时间戳的转换 1、解析思路 2、解析过程 3、完整代码 4、新的问题 …
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【学习笔记】Redis学习笔记——第5章 跳跃表

【学习笔记】Redis学习笔记——第5章 跳跃表

第5章 跳跃表 有序集合&#xff0c;ZSet关键组成部分&#xff0c;时间复杂度媲美平衡树&#xff0c;且实现简单。 5.1 跳跃表的实现 可以简单理解为每个节点会有一些指向后面跨越N个节点的指针&#xff0c;比如说Node1不仅有指向Node2的指针&#xff0c;还可以有Node5的&…
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【分布式计算框架 MapReduce】高级编程—搜索日志数据分析

【分布式计算框架 MapReduce】高级编程—搜索日志数据分析

目录 一、对于 sogou_500w_utf 数据&#xff0c;使用 MapReduce 编程模型完成对以下数据的分析任务 1. 统计 2011-12-30 日搜索记录&#xff0c;每个时间段的搜索次数 &#xff08;1&#xff09;运行截图 &#xff08;2&#xff09; 源代码 2. 统计 2011-12-30 日 3 点至 …
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SCCB协议介绍，以及与IIC协议对比

SCCB协议介绍，以及与IIC协议对比

在之前的文章里已经介绍了IIC协议&#xff1a;iic通信协议 这篇内容主要介绍一下SCCB协议。 文章目录 SCCB协议&#xff1a;SCCB时序图iic时序图SCCB时序 VS IIC时序 总&#xff1a;SCCB协议常用在摄像头配置上面&#xff0c;例如OV5640摄像头&#xff0c;和IIC协议很相似&…
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Kubernetes Artemis系列 | 使用 ArtemisCloud Operator 部署 artemis

Kubernetes Artemis系列 | 使用 ArtemisCloud Operator 部署 artemis

目录 一、ArtemisCloud Operator 介绍二、部署ArtemisCloud Operator三、使用 ArtemisCloud Operator 部署 artemis四、管理队列五、缩减规模时消息迁移 一、ArtemisCloud Operator 介绍 ArtemisCloud Operator 是一个用于管理和部署云端基础设施的工具。它基于 Kubernetes 平…
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ArtTS系统能力-通知的学习（3.1）

ArtTS系统能力-通知的学习（3.1）

上篇回顾&#xff1a; ArtTS语言基础类库-容器类库内容的学习(2.10.2&#xff09; 本篇内容&#xff1a; ArtTS系统能力-通知的学习&#xff08;3.1&#xff09; 一、 知识储备 1. 基础类型通知 按内容分成四类&#xff1a; 类型描述NOTIFICATION_CONTENT_BASIC_TEXT普通文…
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大物3错题整理

大物3错题整理

平衡位置&#xff1a;在O点上的位置 相位&#xff1a; 当N很大的时候&#xff0c;wxwywz。因此&#xff0c;平均平动动能除以3&#xff0c;就是能量均分定理。 W F在x上的积分 Π时无单位 180&#xff0c;就是单位 1rad&#xff0c;rad就是单位 左手定则、右手定则、安培定…
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金融科技如何多角度助力小微企业融资

金融科技如何多角度助力小微企业融资

一、引言 在全球化与数字化交织的时代背景下&#xff0c;金融科技&#xff08;FinTech&#xff09;作为新兴力量&#xff0c;正逐步改变传统的金融业态&#xff0c;尤其在助力小微企业融资方面&#xff0c;金融科技展现出了多元化的价值和优势。本文将从不同角度探讨金融科技如…
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数据同步软件有哪些

数据同步软件有哪些

数据同步软件有哪些呢&#xff1f;随着企业规模的扩大&#xff0c;企业数据也积累得越来越多&#xff0c;万一发生宕机风险&#xff0c;那么这个损失将不可估量。所以为了容灾备用&#xff0c;我们往往需要将数据同步到另一台备胎服务器上&#xff0c;进行冗余。 那么需要同步的…
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适配手机《植物大战僵尸杂交版》最新整合包，附Android、iOS、Windows保姆级教程和工具合集！

适配手机《植物大战僵尸杂交版》最新整合包，附Android、iOS、Windows保姆级教程和工具合集！

最近&#xff0c;新版的《植物大战僵尸杂交版》火爆全网啊&#xff01;许多小伙伴不知道手机和电脑怎样安装设置才能畅玩《杂交版》&#xff0c;所以今天阿星特意为大家准备了一份安装工具集。 里面有安卓、iOS及电脑端的安装包&#xff0c;包含安装视频教程、修改器、防闪退、…
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论文阅读《One-Step Image Translation with Text-to-Image Models》

论文阅读《One-Step Image Translation with Text-to-Image Models》

Abstract. 在这项工作中&#xff0c;我们解决了现有条件扩散模型的两个局限性&#xff1a;迭代去噪过程导致的推理速度慢&#xff0c;以及模型微调对配对数据的依赖。为了解决这些问题&#xff0c;我们引入了一种通用方法&#xff0c;通过对抗学习目标将单步扩散模型适应新任务…
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