C# Onnx DBNet 检测条形码
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原文中文，约13700字，阅读约需33分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一个使用OpenCvSharp和Microsoft.ML.OnnxRuntime进行图像检测的项目。文章提供了代码示例，包括图像预处理、模型推理和结果展示等步骤。
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关键要点
- 文章介绍了一个使用OpenCvSharp和Microsoft.ML.OnnxRuntime进行图像检测的项目。
- 项目使用的技术栈包括VS2022、.NET Framework 4.8、OpenCvSharp 4.8和Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.16.2。
- 代码示例涵盖了图像预处理、模型推理和结果展示等步骤。
- 模型输入为Float[1, 3, 736, 736]，输出为Float[736, 736]。
- 使用OpenFileDialog选择图像文件并加载到程序中。
- 图像在推理前被转换为RGB格式并调整为指定大小。
- 推理过程使用ONNX模型，并将结果转换为可处理的格式。
- 通过阈值处理和轮廓检测来识别图像中的目标。
- 对检测到的轮廓进行评分，并根据评分过滤结果。
- 最终结果在图像上绘制检测到的轮廓，并显示推理耗时。
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延伸问答
这个项目使用了哪些技术栈？
.NET Framework 4.8、OpenCvSharp 4.8 和 Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.16.2。
如何选择图像文件进行检测？
使用OpenFileDialog选择图像文件并加载到程序中。
模型的输入和输出格式是什么？
输入格式为Float[1, 3, 736, 736]，输出格式为Float[736, 736]。
推理过程中如何处理图像？
图像在推理前被转换为RGB格式并调整为指定大小。
如何识别图像中的目标？
通过阈值处理和轮廓检测来识别图像中的目标。
检测结果是如何展示的？
最终结果在图像上绘制检测到的轮廓，并显示推理耗时。
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