yolov8 obb onnx部署在csharp

<think>嗯，用户的问题是关于将YOLOv8 OBB模型导出为ONNX格式并在C#中进行部署。首先，我需要回顾一下YOLOv8的不同变体，特别是OBB（Oriented Bounding Box）模型，它用于检测旋转的物体，通常应用于遥感或特定场景的目标检测。用户可能在使用YOLOv8时遇到了导出问题，或者想将模型集成到C#环境中，比如工业应用或桌面程序。 首先，导出ONNX是关键步骤。YOLOv8的Ultralytics框架支持导出，但OBB模型可能需要特定的参数或处理。我需要确认YOLOv8的官方文档是否支持OBB导出为ONNX，可能需要使用`export`功能。比如，用户可能需要运行`model.export(format='onnx')`，但要注意输入输出节点的正确性，以及是否支持旋转框的输出格式。 接下来是C#部署。用户提到使用OpenVINO的C# API，这涉及到使用OpenVINO的运行时库加载ONNX模型，并进行推理。需要确保C#项目中引用了正确的OpenVINO库，并且模型在Intel的硬件上优化过。预处理和后处理部分需要特别注意，因为OBB的输出可能包含角度信息，与普通检测框不同，需要解析额外的参数。 可能的问题包括：导出ONNX时的形状不匹配、动态轴处理、C#中张量操作的复杂性，以及非极大值抑制（NMS）的实现。用户可能需要调整导出参数，比如添加`dynamic`选项，或者在C#中使用OpenCV的库来处理图像预处理，或者自己编写NMS逻辑来处理旋转框。 此外，参考用户提供的链接，AlxBoard_deploy_yolov8项目可能已经包含了一些部署的示例代码，可以借鉴其结构，比如模型加载、输入数据准备、推理执行和结果解析。用户可能需要根据OBB模型的输出结构调整解析部分的代码，确保正确提取旋转框的角度和坐标。 总结步骤：导出ONNX时确保正确的输入输出，处理可能的动态维度；在C#中使用OpenVINO加载模型，处理输入图像的预处理（如缩放、归一化），执行推理，解析输出张量，提取旋转框参数，应用NMS，最后映射到原始图像坐标。需要特别注意旋转框的表示方式，通常是中心点坐标、宽高、角度，或者是四个角点坐标，处理方式可能与水平框不同。 用户可能还关心性能优化，比如使用OpenVINO的模型优化器进行INT8量化，或者调整线程数以提升推理速度。此外，错误处理和数据验证也是部署中需要注意的部分，比如检查输入尺寸是否符合模型要求，处理异常输入等。</think>### YOLOv8 OBB模型导出ONNX与C#部署步骤 #### 1. 导出YOLOv8 OBB模型为ONNX格式 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练的OBB模型 model = YOLO('yolov8n-obb.pt') # 导出为ONNX格式 model.export(format='onnx', dynamic=False, # 是否允许动态输入尺寸 imgsz=640, # 输入图像尺寸 opset=12) # ONNX算子集版本 ``` **关键参数说明**： - `dynamic=False` 固定输入尺寸，简化部署逻辑 - `opset=12` 确保支持Rotated Box相关算子 - 验证输出应包含旋转角度参数（例如$\theta$）[^1] #### 2. C#部署环境准备 ```bash # 安装NuGet包 Install-Package OpenVINO.Runtime Install-Package OpenCvSharp4 ``` **依赖组件**： - OpenVINO 2023.1+ Runtime - OpenCVSharp 4.5+ #### 3. 完整部署代码示例 ```csharp using OpenVINO; using OpenCvSharp; class YOLOv8OBB { Core ovCore; CompiledModel compiledModel; InferRequest inferRequest; public YOLOv8OBB(string onnxPath) { ovCore = new Core(); compiledModel = ovCore.CompileModel(onnxPath, "AUTO"); inferRequest = compiledModel.CreateInferRequest(); } public List<RotatedRect> Detect(Mat image) { // 预处理 Mat resized = new Mat(); Cv2.Resize(image, resized, new Size(640, 640)); Tensor inputTensor = new Tensor( resized.Data, new Shape(new long[] {1, 3, 640, 640}), ElementType.F32); // 推理 inferRequest.Inputs["images"].Data = inputTensor; inferRequest.Run(); // 解析输出 Tensor output = inferRequest.Outputs["output0"]; float[] data = output.GetData<float>(); // 后处理（示例逻辑） return ProcessOutput(data, image.Width, image.Height); } private List<RotatedRect> ProcessOutput(float[] data, int origW, int origH) { List<RotatedRect> results = new List<RotatedRect>(); float scale = Math.Min(640f/origW, 640f/origH); for(int i=0; i<data.Length; i+=7) // [x,y,w,h,θ,conf,cls] { if(data[i+5] < 0.5) continue; // 置信度过滤 RotatedRect rect = new RotatedRect( new Point2f(data[i]/scale, data[i+1]/scale), new Size2f(data[i+2]/scale, data[i+3]/scale), data[i+4] * 180/Math.PI); // 弧度转角度 results.Add(rect); } return results; } } ``` #### 4. 关键注意事项 1. **输入预处理**： - 保持与训练相同的归一化方式（通常$ \frac{像素值}{255} $） - 保持通道顺序一致性（RGB vs BGR） 2. **输出解析**： - YOLOv8 OBB输出格式通常为：$[x_{center}, y_{center}, width, height, \theta, confidence, class]$ - 角度$\theta$的表示范围需确认（常见为弧度制$-\pi/2$到$\pi/2$） 3. **旋转NMS实现**： ```csharp // 使用OpenCV的旋转矩形处理 RotatedRect[] boxes = results.ToArray(); Cv2.RotatedRectangleNonMaxSuppression(boxes, 0.5f); ``` #### 5. 性能优化建议 1. 使用OpenVINO模型优化器： ```bash mo --input_model yolov8n-obb.onnx --data_type FP16 ``` 2. 启用异步推理： ```csharp inferRequest.StartAsync(); inferRequest.Wait(); ```