C# OpenCvSharp DNN HybridNets 同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割
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原文中文，约8200字，阅读约需20分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一个使用OpenCvSharp和OpenCvSharp.Dnn库进行图像检测和分割的项目代码。代码中使用了一个模型来进行图像的分类、回归和分割，并提供了相应的输入和输出信息。代码中还包括了一些预处理和后处理的步骤，以及一些参数的设置。
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关键要点
- 文章介绍了使用OpenCvSharp和OpenCvSharp.Dnn库进行图像检测和分割的项目代码。
- 代码使用了一个模型进行图像的分类、回归和分割，并提供了输入和输出信息。
- 模型输入包括一个名为'input'的张量，输出包括'regression'、'classification'和'segmentation'三个张量。
- 代码中包含预处理和后处理步骤，以及参数设置。
- 使用OpenFileDialog选择图像文件，并在界面上显示选择的图像。
- 设置模型路径、锚点路径、输入图像的高度和宽度等参数。
- 通过模型推理获取分类、回归和分割的结果，并进行后处理。
- 使用非极大值抑制（NMS）来过滤检测框，绘制检测结果到图像上。
- 实现了图像的双击放大查看功能。
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