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Yolov8训练方式以及C#中读取yolov8+onnx模型进行目标检测.NET 6.0

news 来源：原创 2025/5/9 5:13:58

首先你要定义v8的模型特征文件

下方是完整的模型编写函数

然后你要在控件窗体中定义应用这些方法以及函数

一、定义你的标签

二、下方是定义模块和坐标的方法

三、画框

完整推理函数代码块

效果展示

完整源码

训练其实和yolov10差不多因为v10就是在v8的基础上做了优化

YoloV10 训练自己的数据集（推理，转化，C#部署）_c# yolo-CSDN博客

首先你要定义v8的模型特征文件

下方是完整的模型编写函数

protected List<Prediction> ParseOutput(DenseTensor<float> output, Image image)
{DenseTensor<float> output2 = output;ConcurrentBag<Prediction> result = new ConcurrentBag<Prediction>();int width = image.Width;int height = image.Height;int w = width;int h = height;float num = (float)base.ModelInputWidth / (float)w;float num2 = (float)base.ModelInputHeight / (float)h;float val = num;float val2 = num2;float gain = Math.Min(val, val2);num = ((float)base.ModelInputWidth - (float)w * gain) / 2f;float num3 = ((float)base.ModelInputHeight - (float)h * gain) / 2f;float xPad = num;float yPad = num3;Parallel.For(0, output2.Dimensions[0], delegate (int i){Parallel.For(0, (int)(output2.Length / output2.Dimensions[1]), delegate (int j){float xMin = (output2[new int[3] { i, 0, j }] - output2[new int[3] { i, 2, j }] / 2f - xPad) / gain;float yMin = (output2[new int[3] { i, 1, j }] - output2[new int[3] { i, 3, j }] / 2f - yPad) / gain;float xMax = (output2[new int[3] { i, 0, j }] + output2[new int[3] { i, 2, j }] / 2f - xPad) / gain;float yMax = (output2[new int[3] { i, 1, j }] + output2[new int[3] { i, 3, j }] / 2f - yPad) / gain;xMin = Utils.Clamp(xMin, 0f, w);yMin = Utils.Clamp(yMin, 0f, h);xMax = Utils.Clamp(xMax, 0f, w - 1);yMax = Utils.Clamp(yMax, 0f, h - 1);Parallel.For(0, base.ModelOutputDimensions - 4, delegate (int l){float num4 = output2[new int[3]{i,4 + l,j}];if (!(num4 < base.Confidence)){result.Add(new Prediction{Label = base.Labels[l],Score = num4,Rectangle = new RectangleF(xMin, yMin, xMax - xMin, yMax - yMin)});}});});});return result.ToList();
}

然后你要在控件窗体中定义应用这些方法以及函数

一、定义你的标签

标签你也可以将其写成txt文件再用ReadAllText方法进行读取也是可以的

二、下方是定义模块和坐标的方法

三、画框

完整推理函数代码块

private void showimg(OpenFileDialog dialog)
{string imgpath = dialog.FileName;Image image = System.Drawing.Image.FromFile(imgpath);Form form = new Form();form.Text = dialog.SafeFileName + " " + image.Width + "x" + image.Height;PictureBox pictureBox = new PictureBox();pictureBox.Parent = form;//图像预测var predictions = yolov8.Predict(image);// Draw your boxes//using var graphics = Graphics.FromImage(image);foreach (var pred in predictions){var originalImageHeight = image.Height;var originalImageWidth = image.Width;var x = Math.Max(pred.Rectangle.X, 0);var y = Math.Max(pred.Rectangle.Y, 0);Console.WriteLine(x);Console.WriteLine(y);var width = Math.Min(originalImageWidth - x, pred.Rectangle.Width);var height = Math.Min(originalImageHeight - y, pred.Rectangle.Height);// 框定义string text = $"{pred.Label.Name} [{pred.Score}]";using (Graphics graphics = Graphics.FromImage(image)){graphics.CompositingQuality = CompositingQuality.HighQuality;graphics.SmoothingMode = SmoothingMode.HighQuality;graphics.InterpolationMode = InterpolationMode.HighQualityBicubic;// Font drawFont = new Font("consolas", 11, FontStyle.Regular);SizeF size = graphics.MeasureString(text, drawFont);SolidBrush fontBrush = new SolidBrush(Color.Black);Point atPoint = new Point((int)x, (int)y - (int)size.Height - 1);// Pen pen = new Pen(Color.Yellow, 2.0f);SolidBrush colorBrush = new SolidBrush(Color.Yellow);// 画框graphics.FillRectangle(colorBrush, (int)x, (int)(y - size.Height - 1), (int)size.Width, (int)size.Height);graphics.DrawString(text, drawFont, fontBrush, atPoint);// Draw bounding box on imagegraphics.DrawRectangle(pen, x, y, width, height);}}pictureBox.Width = image.Width;pictureBox.Height = image.Height;pictureBox1.Image = (Bitmap)image.Clone();}

效果展示

完整源码

C#+Yolov8+onnxnet6.0目标检测推理资源-CSDN文库

Yolov8训练方式以及C#中读取yolov8+onnx模型进行目标检测.NET 6.0

目录首先你要定义v8的模型特征文件下方是完整的模型编写函数然后你要在控件窗体中定义应用这些方法以及函数一、定义你的标签二、下方是定义模块和坐标的方法三、画框完整推理函数代码块效果展示完整源码训练其实和yolov10差不多因为v10就是在v8的基础上做了优…...

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第十三天：继承 - 面向对象的核心概念欢迎来到第十三天的学习！今天，我们将深入探讨 Java 中的继承（Inheritance），这是面向对象编程的四大基本特性之一。继承是指一个类（子类）通过继…...

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283 移动零题目描述解题思路步骤解析时间和空间复杂度代码实现题目描述 LeetCode 283 移动零给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。请注意 ，必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操…...

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YOLOv10改进，YOLOv10添加HAttention注意机制用于图像修复的混合注意力转换器，CVPR2023，超分辨率重建

摘要基于Transformer的方法在低层视觉任务中表现出色，例如图像超分辨率。然而，作者通过归因分析发现，这些网络只能利用有限的空间范围的输入信息。这意味着现有网络尚未充分发挥Transformer的潜力。为了激活更多的输入像素以获得更好的重建效果，作者提出了一种新型的混合…...

编程日记 2025/5/6 22:23:28

VS调试MFC进入系统源代码配置

调试MFC代码有时候能进入MFC的源代码,有时候不能.之前一直没有深入研究.后面经过查资料发现每次调试必能进入源代码的配置.很简单,只需要3步. 1.打开工具->选项->调试->符号,勾选Microsoft符号服务器. 2.打开项目->属性->配置属性->常规,MFC的使用修改成&qu…...

编程日记 2025/5/4 6:34:04

C# 告别FirstOrDefault

一、开篇：FirstOrDefault 的 “江湖地位” 在 C# 编程的世界里，FirstOrDefault 可谓是一位 “常客”，被广大开发者频繁地运用在各种项目场景之中。无论是 Windows 窗体应用程序，需要从数据集中检索第一条记录，或是满足…...

编程日记 2025/5/6 15:19:33

图像处理|腐蚀操作

在计算机视觉与图像处理中，腐蚀操作（Erosion）是形态学操作的一种。形态学操作广泛应用于二值图像中，主要用于分析和提取图像中的结构信息。腐蚀操作是这类操作中最常见的一种，用来对图像进行“收缩”处理，消…...

编程日记 2025/4/22 0:00:04

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之循环结构（应用）

实战训练1—报数游戏问题描述： 小明和小鹏玩报数游戏，小明按1∼20 报数，小鹏按1∼30报数。若两人同时开始，并以同样的速度报数，当两人都报了1000个数时，同时报相同数的次数是多少呢？ 输入格…...

编程日记 2025/5/7 5:40:31

140.WEB渗透测试-信息收集-小程序、app（11）

免责声明：内容仅供学习参考，请合法利用知识，禁止进行违法犯罪活动！ 内容参考于： 易锦网校会员专享课上一个内容：139.WEB渗透测试-信息收集-小程序、app（10） 3.直接有app 直接拿…...

编程日记 2025/5/3 17:23:08

《新闻大厦抢先版》V0.18.105+Dlcs官方学习版

《新闻大厦抢先版》官方版https://pan.xunlei.com/s/VODaeUn3v-ZWVvvmUMfo5AqWA1?pwdnhpz# 建造并不断优化新闻大楼，保障员工权益并及时赶上周日的印刷交期！ 招募并管理不同职业以登上成功的阶梯：记者、摄像师、勤杂工，除此以外…...

编程日记 2025/4/28 9:35:49

【Uniapp-Vue3】Prop校验与prop默认值用法及循环遍历数组对象

一、prop校验如果我们在想要限制prop的类型，就可以在接收prop的时候对接收类型进行限制： defineProps({ 属性名:{ type:类型 } }) 需要注意类型的首字母大写但是设置了传入参数类型限制并不能严格限制，只会在后台进行提示： 二、…...

编程日记 2025/5/8 7:36:42

Android Studio创建新项目并引入第三方jar、aar库驱动NFC读写器读写IC卡

本示例使用设备：https://item.taobao.com/item.htm?spma21dvs.23580594.0.0.52de2c1bbW3AUC&ftt&id615391857885 一、打开Android Studio,点击 File> New>New project 菜单，选择要创建的项目模版，点击 Next 二、输入项目名称…...

编程日记 2025/5/1 12:22:11