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[C#]使用纯opencvsharp部署yolov11-onnx图像分类模型

news 来源：原创 2025/5/13 6:18:47

【官方框架地址】

https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
【算法介绍】

使用纯OpenCvSharp部署YOLOv11-ONNX图像分类模型是一项复杂的任务，但可以通过以下步骤实现：

准备环境：首先，确保开发环境已安装OpenCvSharp和必要的.NET框架，如VS2019和.NET Framework 4.7.2。同时，需要YOLOv11的ONNX模型文件、配置文件（描述模型架构）和类别名称文件。
加载模型：使用OpenCvSharp的DNN模块加载YOLOv11的ONNX模型。这通常涉及将模型文件路径传递给DNN模块的相关函数。
预处理图像：对输入图像进行预处理，如调整大小、归一化等，以满足模型的输入要求。
推理与后处理：将预处理后的图像输入到模型中，获取分类结果。对结果进行后处理，包括解析输出、应用非极大值抑制（如果需要）等，以获得最终的分类结果。
显示结果：将分类结果显示在界面上，可以通过OpenCvSharp的图像显示功能实现。

值得注意的是，YOLOv11是一个复杂的模型，其输出可能包含多个层的信息，因此需要仔细解析模型输出，并根据YOLOv11的具体实现进行后处理。此外，由于OpenCvSharp的DNN模块对ONNX的支持可能有限，某些YOLOv11的特性可能无法在OpenCvSharp中直接实现。在这种情况下，可能需要寻找替代方案，如使用其他深度学习库来加载和运行模型，并通过C#接口与这些库进行交互。

总之，使用纯OpenCvSharp部署YOLOv11-ONNX图像分类模型需要深入理解YOLOv11的模型架构、OpenCvSharp的DNN模块以及ONNX格式。

【效果展示】

【实现部分代码】

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();
        Yolov11ClsManager ym = new Yolov11ClsManager();
        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;
            }
            Stopwatch sw = new Stopwatch();
            sw.Start();
            var result = ym.Inference(src);
            sw.Stop();
            this.Text = "耗时" + sw.Elapsed.TotalSeconds + "秒";
            var resultMat = ym.DrawImage(src,result);
            pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            ym.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\yolo11n-cls.onnx", Application.StartupPath + "\\weights\\labels.txt");

        }

        private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var detector = new Yolov11ClsManager();
            detector.LoadWeights(Application.StartupPath + "\\weights\\yolo11n-cls.onnx", Application.StartupPath + "\\weights\\labels.txt");
            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(frame);
                var resultImg = detector.DrawImage(frame,result);
                sw.Stop();
                fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);
                sw.Reset();
                Cv2.PutText(resultImg, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);
                //显示结果
                Cv2.ImShow("Result", resultImg);
                int key = Cv2.WaitKey(10);
                if (key == 27)
                    break;
            }

            capture.Release();
  
        }
    }
}

【视频演示】

C#使用纯opencvsharp部署yolov11-onnx图像分类模型_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】vs2019net framework4.7.2opencvsharp4.8.0更多信息和源码下载参考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142728931, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者未来自主研究中心, 作者简介未来自主研究中心，相关视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EB1iYXEoi/
【源码下载】