机器学习之Yolo图像识别应用案例 dot net平台 Csharp

Alturos.Yolo是可以在Csharp平台下进行是图片识别的基础框架。目前经过训练的最新框架,已经支持9000种物品类别的识别。Yolo可识别静态图片,但主要功能可以对视频进行动态识别,用最新Nvidia titan Gpu,最高可支持60帧。目前我的框架只训练了十几个个种类的物品,从网上下载了几张图片,显示一下机器学习的成果。



经过进一步训练,识别准确率可以达到99%以上。

闲话不多讲,上实际步骤。

一、案例前置条件准备

1、安装完成vs2017以上版本,我安装的是2019 conmmunite版本;

2、安装完成cuda。(可到cuda官网下载安装包,安装详细步骤,后文将详细介绍);

3、安装CUDNN (加速用的,可以不安装)

下载 cuDNN 7.0 for CUDA 9.1: https://developer.nvidia.com/cudnn

下载解压缩后,将文件夹中的cndnn64_7.dll、cudnn.h、cudnn.lib分别复制到

C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin

C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\include

C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64

二、编码

1、打开vs2019,选择新建winForm程序,点击下一步。

2、项目名称和位置可以随意,框架需选择4.7.2,否则可能会出现与Yolo兼容的情况。然后点击下一步


3、在winform窗体添加三类,共四个控件。1、在左上角的放置Picturebox控件;2、下方放置dataGridView控件;3、右边分别放两个botton,显示分别改为打开图片和检测图片

4、双击打开图片按钮,添加事件代码

4、双击检测图片按钮,添加事件代码

代码添加的过程中,需要添加相应的引用。添加引用可以在代码编写之前加上,也可以在代码编写过程中由系统进行添加。

4、为datagriview空间添加数据源。按照图片中红框中标识的步骤进行即可

步骤一
步骤二
步骤三

对于这个识别程序,到此为止已经基本完成。点击vs2019运行,即可出现教程开始时贴出图片截图的内容。

Alturos.Yolo可以进行动态视频的识别,稍后的博客中我会陆续贴出制作成果和教程。神经网络深度学习的训练过程也会在稍后贴出教程,敬请期待。

有需要交流或者内容有不完善的地方,可以给我留言或者加QQ,54550564。

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