c#调用onnx模型识别

### C# 调用 ONNX 模型进行图像或数据识别 为了在C#中调用ONNX模型并执行推理操作，通常会依赖于特定库的支持。对于此目的，Microsoft提供了`ML.NET`以及第三方库如`OnnxRuntime`来简化这一过程。 #### 准备工作环境 确保已安装Visual Studio，并配置好用于开发的C#环境。此外，还需通过NuGet包管理器引入必要的软件包： ```bash Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime ``` #### 加载ONNX模型与初始化运行时 下面展示了一个简单的例子，说明怎样加载一个预先训练好的YOLOv8 ONNX模型，并设置相应的参数以便后续处理输入数据和获取输出结果。 ```csharp using System; using OnnxRuntime; using OnnxRuntime.Tensors; class Program { static void Main(string[] args) { string modelPath = @"path\to\model.onnx"; // 替换成实际路径 using (var sessionOptions = new SessionOptions()) { using (InferenceSession session = new InferenceSession(modelPath, sessionOptions)) { var inputMetaDefs = session.InputMetadata; // 假设只有一个输入节点名为 "input" var inputDataShape = new long[]{1, 3, 640, 640}; // 输入张量形状 float[] flattenedInputData = LoadAndPreprocessImage(@"path\to\image.jpg"); // 自定义函数读取并预处理图片 DenseTensor<float> tensor = new DenseTensor<float>(flattenedInputData, inputDataShape); IDisposableReadOnlyDictionary<string, IDisposableDisposable> inputs = new List<KeyValuePair<string, IDisposable>>{ new KeyValuePair<string,IDisposable>("input",tensor) }; using(IDisposableList<IDisposable> outputs = session.Run(inputs)){ foreach(var output in outputs){ Console.WriteLine($"Output name={output.Key}"); // 对应的具体解析逻辑取决于所使用的具体模型架构 } } } } } private static float[] LoadAndPreprocessImage(string imagePath){ // 实现具体的图像加载及预处理流程... throw new NotImplementedException(); } } ``` 上述代码片段展示了基本框架结构[^1]。需要注意的是，在真实应用场景里还需要实现`LoadAndPreprocessImage()`方法完成针对目标检测任务的数据准备工作；另外也要根据实际情况调整输入尺寸和其他超参设定。 #### 数据前处理与后处理 由于不同类型的神经网络可能有不同的输入要求（比如归一化方式），所以在将原始图像送入模型之前往往需要做一些转换操作。同样地，当收到来自模型的结果之后也需要进一步解释这些数值才能得到最终的人类可理解的信息，例如边界框坐标、类别标签等。