YOLOv8c#推理

### YOLOv8 C# 推理实现 为了在C#环境中执行YOLOv8模型的推理，通常需要借助一些中间库或框架的支持。一种常见的方法是通过调用Python环境中的YOLOv8模型来进行预测，并将结果返回给C#应用程序。另一种更高效的方法是在C#中直接加载并运行YOLOv8模型。 #### 方法一：通过Python脚本调用YOLOv8 可以创建一个简单的HTTP服务器作为中介层，在该服务器上调用YOLOv8 Python API完成图像检测任务[^1]。这种方式适合于不想深入研究跨平台互操作性的开发者： ```csharp using System; using System.Net.Http; using Newtonsoft.Json.Linq; public class YoloV8Inference { private static readonly HttpClient client = new HttpClient(); public async Task<JObject> Predict(string imageUrl) { var content = new FormUrlEncodedContent(new[] { new KeyValuePair<string, string>("image_url", imageUrl), }); HttpResponseMessage response = await client.PostAsync("http://localhost:5000/predict", content); string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync(); return JObject.Parse(responseBody); } } ``` 此代码片段展示了如何构建一个异步请求发送至本地运行的服务端程序，后者负责处理实际的对象识别工作并将结果序列化为JSON格式传回客户端应用。 #### 方法二：利用ONNX Runtime或其他支持C#接口的推理引擎 对于追求性能最优解的情况，则建议考虑转换YOLOv8模型到ONNX格式，并采用微软提供的`Microsoft.ML.OnnxRuntime`包来实现在纯托管环境下部署深度学习模型的目的[^2]: ```csharp using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; // 加载 ONNX 模型文件 var sessionOptions = new SessionOptions { }; sessionOptions.ExecutionMode = ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL; // 设置执行模式 using InferenceSession sess = new InferenceSession("yolov8.onnx", sessionOptions); // 准备输入张量... var inputTensor = DenseTensor<float>.Zeros(...); // 初始化适当大小的零矩阵... // 执行推理过程 sess.Run(new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input_name", inputTensor) }); ``` 上述例子说明了怎样初始化会话对象以及准备必要的参数以供后续计算之需；需要注意的是具体细节取决于所使用的特定版本YOLOv8及其对应的预处理器配置。