ML.NET库学习020：基于 ML.NET + Tiny Yolo的实时视频流物体检测应用

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项目主要目的和原理

本项目的主要目的是开发一个基于 ML.NET 和 ONNX 模型的实时视频流物体检测应用程序。通过使用摄像头捕获视频流，结合预训练的 Tiny Yolo 或 Custom Vision ONNX 模型，实现对视频流中物体的实时检测和标注。

项目的原理是利用 ML.NET 提供的机器学习框架来加载和运行 ONNX 模型，并结合 OpenCV 进行图像处理。具体流程包括：

1. 加载并初始化 ONNX 模型。
2. 从摄像头捕获实时视频流。
3. 对每一帧图像进行模型推理，生成物体检测结果。
4. 在界面上绘制检测结果的边界框和标签。

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项目概述

实现的主要功能

• 加载 ONNX 模型：支持 Tiny Yolo 和 Custom Vision 导出的 ONNX 模型。
• 摄像头视频流捕获：使用 OpenCV 的 VideoCapture 类从摄像头获取实时图像。
• 物体检测推理：对每一帧图像进行模型推理，生成物体检测结果。
• 绘制边界框和标签：在界面上显示检测到的物体及其边界框。

主要流程步骤

1. 初始化应用程序时加载 ONNX 模型。
2. 启动摄像头视频流捕获任务。
3. 对每一帧图像进行处理：
   • 将图像转换为模型可接受的数据格式。
   • 使用预测引擎进行推理，获取检测结果。
4. 在界面上绘制检测到的物体及其边界框和标签。

关键技术

• ML.NET：用于加载和运行 ONNX 模型。
• OpenCV：用于摄像头视频流捕获和图像处理。
• 自定义解析器：用于解析模型输出并生成绘图指令。

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主要功能步骤

1. 加载和初始化 ONNX 模型

在应用程序启动时，加载 Tiny Yolo 或 Custom Vision 导出的 ONNX 模型。代码中通过 PredictionEngine 类加载模型，并使用自定义解析器对模型输出进行处理。

public class ObjectDetectionApp : IDisposable
{private readonly IPredictionEngine<object, List<Result>> _predictionEngine;public ObjectDetectionApp(string modelPath){var model = Model.Load(modelPath);_prediction_engine = new PredictionEngine<object, List<Result>>(model);}
}

2. 启动摄像头视频流捕获

使用 OpenCV 的 VideoCapture 类从摄像头获取实时图像。

public void StartCamera()
{var videoCapture = new VideoCapture(0);while (videoCapture.IsOpened){videoCapture.Read(frame);// 处理帧ProcessFrame(frame);// 显示帧ShowFrame(frame);}
}

3. 处理每一帧图像

将每一帧图像转换为模型可接受的数据格式，并使用预测引擎进行推理。

private void ProcessFrame(Mat frame)
{var input = ConvertFrameToInput(frame);var prediction = _prediction_engine.Predict(input);// 解析预测结果ParsePrediction(prediction, frame);
}

4. 绘制检测结果

在界面上绘制检测到的物体及其边界框和标签。

private void DrawDetection(Mat frame, List<Result> results)
{foreach (var result in results){var x = result.Box.X;var y = result.Box.Y;// 绘制边界框Cv2.Rectangle(frame, new Rect(x, y, result.Box.Width, result.Box.Height), Scalar.Green, 2);// 添加标签Cv2.PutText(frame, result.Description, new Point(x + 4, y + 4),Font.Font_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5f, Scalar.White, 2);}
}

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数据集和预测数据处理

数据输入格式

• 输入数据为摄像头捕获的 RGB 图像。
• 图像大小根据模型要求调整（例如，Tiny Yolo 使用 416x416 的图像）。

预测输出格式

• 输出结果包括检测到的物体类别、置信度和边界框坐标。

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总结

本项目展示了如何利用 ML.NET 和 ONNX 模型实现一个实时视频流物体检测应用程序。通过结合 OpenCV 的图像处理能力和 ML.NET 的机器学习框架，能够高效地完成物体检测任务，并在界面上直观地展示结果。

该项目的主要优势包括：

1. 使用 ML.NET 加载和运行 ONNX 模型，展示了模型的可移植性。
2. 结合 OpenCV 实现了高效的视频流捕获和图像处理。
3. 在 C# 环境中实现了图形界面开发，方便用户交互。