【算法介绍】

使用纯OpenCvSharp部署YOLO26-CLS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：

1. 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。
2. 加载模型：使用OpenCvSharp的DNN模块加载YOLO26-CLS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。
3. 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。
4. 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。
5. 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，YOLO26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YOLO26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YOLO26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YOLO26-CLS图像分类模型需要深入理解YOLO26的模型架构、OpenCvSharp的DNN模块以及ONNX格式。

【效果展示】

【界面设计和调用模型代码】

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(); Yolo26ClsManager ym = new Yolo26ClsManager(); 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\\yolo26n-cls.onnx", Application.StartupPath + "\\weights\\labels.txt"); } private void btn_video_Click(object sender, EventArgs e) { var detector = new Yolo26ClsManager(); detector.LoadWeights(Application.StartupPath + "\\weights\\yolo26n-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(); } } }

【测试环境】

vs2019

net framework4.7.2

opencvsharp4.8.0

使用opencv作为推理引擎，CPU推理无需安装cuda+cudnn