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前言

1. 需要下载安装OpenCV工具包的朋友，请前往 此处 ；
2. 系统要求：Windows系统，LabVIEW>=2018，兼容32位和64位。

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dnn 模块

查找函数选板>>Addons>>Molitec>>OpenCV>>dnn ，如下图。

本文主要用到 Net 类，以及 blobFromImage 和 NMSBoxes 函数。

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一、经典YOLOv5

1. 训练模型并转化为ONNX

• 训练

YOLOv5 项目文件下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

通过 Python + PyTorch 训练YOLOv5模型。Python不是我的行当，这部分大家自己去“折腾”吧。本例将直接使用官方提供的预训练模型：yolov5s.pt 。（后缀 s 代表 small，即小型）它使用 coco 训练集，可以识别80类物体。

• 转化

OpenCV的Net类支持载入多种模型，但不支持 .pt 类型。所以得到模型后，首先要将其转化成ONNX格式。

在YOLOv5工程根目录下有一个export.py，可以用来做模型转化。

把 yolov5s.pt 拷贝到工程根目录下，并在此目录下打开命令终端，然后执行：

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --imgsz 640 --device cpu

(环境参考：Python3.7 + torch1.13.1 + onnx1.14.1， torch版本不能太高，否则会出问题）

执行完成后，会在同路径下生成 yolov5s.onnx 模型文件。

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2. 图片预处理

YOLOv5 网络模型的输入层，是一个（1 * 3 * 640 * 640）的四维 Blob（用Mat类实现），用来代表一张经过预处理的彩色图片。1 代表batch数量，3代表通道数，后面两位是图片的尺寸。

使用 dnn 模块的 blobFromImage 函数实现图片预处理，如下图。

图片需要归一化，所以 scalefactor 设为 1/255。输出尺寸设为640 * 640，其余参数按默认值。

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3. 推理过程

使用 dnn 模块的Net类，实现YOLOv5模型推理。依次用到的Net内置函数：new、setInput、forward、delete。

• 第1步：载入模型。插入一个new.vi，切换模式为“readNetFromONNX”，然后输入 yolov5s.onnx 文件路径；
• 第2步：设置输入。插入一个setInput.vi，输入经过预处理的 Blob 矩阵；
• 第3步：向前传播。插入一个forward.vi，切换模式为“blob_name”，执行后得到网络输出Blob；
• 第4步：销毁任务。插入一个delete.vi，销毁Net对象，释放内存。

一次简单的推理过程如下图。(暂不支持GPU加速，请等待后续更新）

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4. 结果分析

YOLOv5 网络模型的输出层，是一个（1 * 25200 * 85）的三维 Blob，用来表示一张图片的全部推理结果。

使用 to_LV 将该Blob读取到LabVIEW中，并降维成 25200 * 85 的二维数组。

该数组一共25200行，代表25200个识别结果。

每行有85个元素，依次代表：cx，cy，w，h，conf，p0 ~ p79。

其中cx、cy是矩形框中心坐标，w、h是矩形框的宽和高，conf是框置信度，p0 ~ p79 依次是80个分类的概率。

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5. 后处理

5.1 去冗余

上文所述，YOLOv5 对一张图片的推理结果，达25200个之多，这其中存在大量的冗余。

去除冗余的方法叫做 “非极大抑制” （NMS），也就是从重叠的矩形框中，筛选出最大且置信度最高的一个。

使用 dnn 模块的 NMSBoxes 函数实现该功能，如下图。

注意，输入bboxes中每个矩形的x，y是左上点，而模型输出的cx，cy是中心点，所以需要计算转换一下。scores是每个矩形的置信度，刚好对应上文中代表 conf 的那一列，直接连过去作为scores输入。

• NMSBoxes 函数的输入输出：

输入	类型	含义
bboxes	二维数组	当列数为4时，每行4个数代表一个矩形 Rect(x, y, w, h)； 当列数为5时，每行5个数代表一个旋转矩形 RotatedRect( cx, cy, w, h, angle)； 当列数为6时，每行6个数代表一个旋转矩形 RotatedRect( x1, y1, x2, y2, x3, y3)；
scores	一维数组	对应bboxes中每个矩形框的置信度；
params	簇	score_threshold 是置信度阈值； nms_threshold 是NMS阈值； eta 是调节 NMS 阈值的衰减因子（默认设为1） top_k 是最大保留数（等于0时忽略）
输出	类型	含义
indices	一维数组	通过 NMS 筛选后，保留下来的矩形框索引（在bboxes中的行序号）

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5.2 可视化

可视化的任务，是在原图片中画出经过筛选的识别框、分类名称和概率，以便更直观地体现 dnn 推理结果。

注意，YOLOv5 网络输出的矩形框坐标，是基于预处理尺寸 640 * 640 而言的。因此，在原图片上绘制之前，需要经过尺度转化。

然后，在对应的 p0 ~ p79 中，找出最大概率的所在位置，就是分类序号，据此从名称列表里找到具体分类名称。

实现过程如下图所示。（NMS之前，提取bboxes和scores的过程，已封装成子VI）

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至此，一次完整的 “预处理 + 推理 + 后处理” 过程全部完成，整体算法流程如下图。

（可视化过程已封装成子VI。 fit_to_center.vi 让picture控件自适应缩放并居中，详见 教程（3））

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6. 连续推理

利用LabVIEW的循环结构，从摄像头连续采样，并实时进行 YOLOv5 推理。

请参考工具包附带的范例：examples/Molitec/OpenCV/dnn/Net_3 (ONNX_yolov5_Camera).vi

注意，多个Mat对象只需在While循环外初始化一次，然后在循环中重复使用，从而避免占用大量内存。

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二、新版YOLO11

没错，它叫YOLO11，不带 v 的。

1. 训练模型并转化为ONNX

• 训练

YOLO11 项目文件下载地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main

YOLO11 训练模型，可以使用集成度更高的 ultralytics 库，支持的 Python 版本为3.8 ~ 3.12。

同样，训练过程请自行完成。本例将直接使用官方提供的预训练模型：yolo11s.pt ，依然是80分类。

• 转化

同样要将 .pt 模型转化成ONNX格式。YOLO11 可以通过 Python 调用 ultralytics 库进行转化：

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("yolo11s.pt")path = model.export(format="onnx")

(环境参考：Python3.12 + ultralytics8.3.86 + torch2.6.0 + onnx1.17.0 + onnxslim0.1.48 + onnxruntime1.21.0）

path 返回 onnx 文件路径。转化过程输出如下：

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2. 对比YOLO11与YOLOv5

从上述转化过程的输出信息中，可以看出YOLO11与YOLOv5的输入层是一样的形状（1 * 3 * 640 * 640），二者的区别在输出层上。

YOLO11 的输出层：（1 * 84 * 8400）
YOLOv5 的输出层：（1 * 25200 * 85）

降维成2D后，YOLO11 的输出是 84行 * 8400列，每一列作为一个结果。而 YOLOv5 是每一行作为一个结果。

YOLO11 每一列的 84 个元素，依次代表 cx、cy、w、h、p0 ~ p79。与 YOLOv5 相比，没有框置信度conf。

采用相同的 “预处理”，进行一次 YOLO11 推理，观察返回结果。如下图。

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3. 修改“后处理”，以适配YOLO11

如上文所述，YOLO11 相比 YOLOv5，其主要区别在于输出层。因此只需修改 “后处理” 过程。

• 既然 YOLO11 是每列代表一个结果，那么直接将2D数组转置，这样就在方向上与 YOLOv5 一致；
• 既然 YOLO11 没有框置信度，就用p0~p79中的最大值作为conf，插入到对应位置，这样就在数量上与 YOLOv5 一致；
• 如此改造后，就可以直接沿用上文中 YOLOv5 的后处理子VI。
  （但此时，NMSBoxes 的 score_threshold 参数含义将变为类别概率阈值）

修改后的算法如下图。（其实修改方法不唯一，大家自己或许有更好的方案）

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4. 完整YOLO11推理过程

一次完整的 YOLO11 推理过程如下图。连续推理过程，请参照 YOLOv5 ，尝试自行编写。

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总结

1. 本系列博文作为LabVIEW工具包—OpenCV的教程，将以专栏的形式陆续发布和更新。
2. 对工具包感兴趣的朋友，欢迎下载试用：秣厉科技 - LabVIEW工具包 - OpenCV
3. 各位看官有什么想法、建议、吐槽、批评，或新奇的需求，也欢迎留言讨论。