C# Onnx E2Pose人体关键点检测

2024-06-06 11:12
文章标签 c# 检测 .net 人体 netcore onnx 关键点 e2pose

本文主要是介绍C# Onnx E2Pose人体关键点检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

C# Onnx E2Pose人体关键点检测

 

目录

效果

模型信息

项目

代码

下载

效果

模型信息

Inputs
-------------------------
name：inputimg
tensor：Float[1, 3, 512, 512]
---------------------------------------------------------------

Outputs
-------------------------
name：kvxy/concat
tensor：Float[1, 341, 17, 3]
name：pv/concat
tensor：Float[1, 341, 1, 1]
---------------------------------------------------------------

项目

代码

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Linq;
using System.Windows.Forms;

namespace Onnx_Demo
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string image_path = "";
        string startupPath;
        DateTime dt1 = DateTime.Now;
        DateTime dt2 = DateTime.Now;
        string model_path;
        Mat image;
        Mat result_image;
        SessionOptions options;
        InferenceSession onnx_session;
        Tensor<float> input_tensor;
        List<NamedOnnxValue> input_container;
        IDisposableReadOnlyCollection<DisposableNamedOnnxValue> result_infer;
        DisposableNamedOnnxValue[] results_onnxvalue;
        Tensor<float> result_tensors;
        int inpHeight, inpWidth;
        float confThreshold;

        int[] connect_list = { 0, 1, 0, 2, 1, 3, 2, 4, 3, 5, 4, 6, 5, 6, 5, 7, 7, 9, 6, 8, 8, 10, 5, 11, 6, 12, 11, 12, 11, 13, 13, 15, 12, 14, 14, 16 };

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = fileFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
            pictureBox1.Image = null;
            image_path = ofd.FileName;
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);
            textBox1.Text = "";
            image = new Mat(image_path);
            pictureBox2.Image = null;
        }

        unsafe private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (image_path == "")
            {
                return;
            }

            button2.Enabled = false;
            pictureBox2.Image = null;
            textBox1.Text = "";
            Application.DoEvents();

            //读图片
            image = new Mat(image_path);

            //将图片转为RGB通道
            Mat image_rgb = new Mat();
            Cv2.CvtColor(image, image_rgb, ColorConversionCodes.BGR2RGB);

            Cv2.Resize(image_rgb, image_rgb, new OpenCvSharp.Size(inpHeight, inpWidth));

            //输入Tensor
            input_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, inpHeight, inpWidth });
            for (int y = 0; y < image_rgb.Height; y++)
            {
                for (int x = 0; x < image_rgb.Width; x++)
                {
                    input_tensor[0, 0, y, x] = image_rgb.At<Vec3b>(y, x)[0];
                    input_tensor[0, 1, y, x] = image_rgb.At<Vec3b>(y, x)[1];
                    input_tensor[0, 2, y, x] = image_rgb.At<Vec3b>(y, x)[2];
                }
            }

            //将 input_tensor 放入一个输入参数的容器，并指定名称
            input_container.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor("inputimg", input_tensor));

            dt1 = DateTime.Now;
            //运行 Inference 并获取结果
            result_infer = onnx_session.Run(input_container);
            dt2 = DateTime.Now;

            // 将输出结果转为DisposableNamedOnnxValue数组
            results_onnxvalue = result_infer.ToArray();

            float[] kpt = results_onnxvalue[0].AsTensor<float>().ToArray();
            float[] pv = results_onnxvalue[1].AsTensor<float>().ToArray();

            float[] temp = new float[51];

            int num_proposal = 341;
            int num_pts = 17;
            int len = num_pts * 3;

            List<List<int>> results = new List<List<int>>();
            for (int i = 0; i < num_proposal; i++)
            {
                Array.Copy(kpt, i * 51, temp, 0, 51);

                if (pv[i] >= confThreshold)
                {
                    List<int> human_pts = new List<int>();
                    for (int ii = 0; ii < num_pts * 2; ii++)
                    {
                        human_pts.Add(0);
                    }

                    for (int j = 0; j < num_pts; j++)
                    {
                        float score = temp[j * 3] * 2;
                        if (score >= confThreshold)
                        {
                            float x = temp[j * 3 + 1] * image.Cols;
                            float y = temp[j * 3 + 2] * image.Rows;
                            human_pts[j * 2] = (int)x;
                            human_pts[j * 2 + 1] = (int)y;
                        }
                    }
                    results.Add(human_pts);
                }
            }

            result_image = image.Clone();
            int start_x = 0;
            int start_y = 0;
            int end_x = 0;
            int end_y = 0;

            for (int i = 0; i < results.Count; ++i)
            {
                for (int j = 0; j < num_pts; j++)
                {
                    int cx = results[i][j * 2];
                    int cy = results[i][j * 2 + 1];
                    if (cx > 0 && cy > 0)
                    {
                        Cv2.Circle(result_image, new OpenCvSharp.Point(cx, cy), 3, new Scalar(0, 0, 255), -1, LineTypes.AntiAlias);
                    }

                    start_x = results[i][connect_list[j * 2] * 2];
                    start_y = results[i][connect_list[j * 2] * 2 + 1];
                    end_x = results[i][connect_list[j * 2 + 1] * 2];
                    end_y = results[i][connect_list[j * 2 + 1] * 2 + 1];

                    if (start_x > 0 && start_y > 0 && end_x > 0 && end_y > 0)
                    {
                        Cv2.Line(result_image, new OpenCvSharp.Point(start_x, start_y), new OpenCvSharp.Point(end_x, end_y), new Scalar(0, 255, 0), 2, LineTypes.AntiAlias);
                    }
                }

                start_x = results[i][connect_list[num_pts * 2] * 2];
                start_y = results[i][connect_list[num_pts * 2] * 2 + 1];
                end_x = results[i][connect_list[num_pts * 2 + 1] * 2];
                end_y = results[i][connect_list[num_pts * 2 + 1] * 2 + 1];

                if (start_x > 0 && start_y > 0 && end_x > 0 && end_y > 0)
                {
                    Cv2.Line(result_image, new OpenCvSharp.Point(start_x, start_y), new OpenCvSharp.Point(end_x, end_y), new Scalar(0, 255, 0), 2, LineTypes.AntiAlias);
                }
            }

            pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());
            textBox1.Text = "推理耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms";

            button2.Enabled = true;

        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            startupPath = System.Windows.Forms.Application.StartupPath;
            model_path = "model/e2epose_resnet50_1x3x512x512.onnx";

            // 创建输出会话，用于输出模型读取信息
            options = new SessionOptions();
            options.LogSeverityLevel = OrtLoggingLevel.ORT_LOGGING_LEVEL_INFO;
            options.AppendExecutionProvider_CPU(0);// 设置为CPU上运行

            // 创建推理模型类，读取本地模型文件
            onnx_session = new InferenceSession(model_path, options);//model_path 为onnx模型文件的路径

            // 创建输入容器
            input_container = new List<NamedOnnxValue>();

            image_path = "test_img/1.jpg";
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);
            image = new Mat(image_path);

            inpWidth = 512;
            inpHeight = 512;

            confThreshold = 0.5f;

        }

        private void pictureBox1_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            Common.ShowNormalImg(pictureBox1.Image);
        }

        private void pictureBox2_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            Common.ShowNormalImg(pictureBox2.Image);
        }

        SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();
        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (pictureBox2.Image == null)
            {
                return;
            }
            Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);
            sdf.Title = "保存";
            sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp";
            if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                switch (sdf.FilterIndex)
                {
                    case 1:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);
                            break;
                        }
                    case 2:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);
                            break;
                        }
                    case 3:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);
                            break;
                        }
                }
                MessageBox.Show("保存成功，位置：" + sdf.FileName);
            }
        }
    }
}

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Linq;
using System.Windows.Forms;namespace Onnx_Demo
{public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";string image_path = "";string startupPath;DateTime dt1 = DateTime.Now;DateTime dt2 = DateTime.Now;string model_path;Mat image;Mat result_image;SessionOptions options;InferenceSession onnx_session;Tensor<float> input_tensor;List<NamedOnnxValue> input_container;IDisposableReadOnlyCollection<DisposableNamedOnnxValue> result_infer;DisposableNamedOnnxValue[] results_onnxvalue;Tensor<float> result_tensors;int inpHeight, inpWidth;float confThreshold;int[] connect_list = { 0, 1, 0, 2, 1, 3, 2, 4, 3, 5, 4, 6, 5, 6, 5, 7, 7, 9, 6, 8, 8, 10, 5, 11, 6, 12, 11, 12, 11, 13, 13, 15, 12, 14, 14, 16 };private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();ofd.Filter = fileFilter;if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;pictureBox1.Image = null;image_path = ofd.FileName;pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);textBox1.Text = "";image = new Mat(image_path);pictureBox2.Image = null;}unsafe private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if (image_path == ""){return;}button2.Enabled = false;pictureBox2.Image = null;textBox1.Text = "";Application.DoEvents();//读图片image = new Mat(image_path);//将图片转为RGB通道Mat image_rgb = new Mat();Cv2.CvtColor(image, image_rgb, ColorConversionCodes.BGR2RGB);Cv2.Resize(image_rgb, image_rgb, new OpenCvSharp.Size(inpHeight, inpWidth));//输入Tensorinput_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, inpHeight, inpWidth });for (int y = 0; y < image_rgb.Height; y++){for (int x = 0; x < image_rgb.Width; x++){input_tensor[0, 0, y, x] = image_rgb.At<Vec3b>(y, x)[0];input_tensor[0, 1, y, x] = image_rgb.At<Vec3b>(y, x)[1];input_tensor[0, 2, y, x] = image_rgb.At<Vec3b>(y, x)[2];}}//将 input_tensor 放入一个输入参数的容器，并指定名称input_container.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor("inputimg", input_tensor));dt1 = DateTime.Now;//运行 Inference 并获取结果result_infer = onnx_session.Run(input_container);dt2 = DateTime.Now;// 将输出结果转为DisposableNamedOnnxValue数组results_onnxvalue = result_infer.ToArray();float[] kpt = results_onnxvalue[0].AsTensor<float>().ToArray();float[] pv = results_onnxvalue[1].AsTensor<float>().ToArray();float[] temp = new float[51];int num_proposal = 341;int num_pts = 17;int len = num_pts * 3;List<List<int>> results = new List<List<int>>();for (int i = 0; i < num_proposal; i++){Array.Copy(kpt, i * 51, temp, 0, 51);if (pv[i] >= confThreshold){List<int> human_pts = new List<int>();for (int ii = 0; ii < num_pts * 2; ii++){human_pts.Add(0);}for (int j = 0; j < num_pts; j++){float score = temp[j * 3] * 2;if (score >= confThreshold){float x = temp[j * 3 + 1] * image.Cols;float y = temp[j * 3 + 2] * image.Rows;human_pts[j * 2] = (int)x;human_pts[j * 2 + 1] = (int)y;}}results.Add(human_pts);}}result_image = image.Clone();int start_x = 0;int start_y = 0;int end_x = 0;int end_y = 0;for (int i = 0; i < results.Count; ++i){for (int j = 0; j < num_pts; j++){int cx = results[i][j * 2];int cy = results[i][j * 2 + 1];if (cx > 0 && cy > 0){Cv2.Circle(result_image, new OpenCvSharp.Point(cx, cy), 3, new Scalar(0, 0, 255), -1, LineTypes.AntiAlias);}start_x = results[i][connect_list[j * 2] * 2];start_y = results[i][connect_list[j * 2] * 2 + 1];end_x = results[i][connect_list[j * 2 + 1] * 2];end_y = results[i][connect_list[j * 2 + 1] * 2 + 1];if (start_x > 0 && start_y > 0 && end_x > 0 && end_y > 0){Cv2.Line(result_image, new OpenCvSharp.Point(start_x, start_y), new OpenCvSharp.Point(end_x, end_y), new Scalar(0, 255, 0), 2, LineTypes.AntiAlias);}}start_x = results[i][connect_list[num_pts * 2] * 2];start_y = results[i][connect_list[num_pts * 2] * 2 + 1];end_x = results[i][connect_list[num_pts * 2 + 1] * 2];end_y = results[i][connect_list[num_pts * 2 + 1] * 2 + 1];if (start_x > 0 && start_y > 0 && end_x > 0 && end_y > 0){Cv2.Line(result_image, new OpenCvSharp.Point(start_x, start_y), new OpenCvSharp.Point(end_x, end_y), new Scalar(0, 255, 0), 2, LineTypes.AntiAlias);}}pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());textBox1.Text = "推理耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms";button2.Enabled = true;}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){startupPath = System.Windows.Forms.Application.StartupPath;model_path = "model/e2epose_resnet50_1x3x512x512.onnx";// 创建输出会话，用于输出模型读取信息options = new SessionOptions();options.LogSeverityLevel = OrtLoggingLevel.ORT_LOGGING_LEVEL_INFO;options.AppendExecutionProvider_CPU(0);// 设置为CPU上运行// 创建推理模型类，读取本地模型文件onnx_session = new InferenceSession(model_path, options);//model_path 为onnx模型文件的路径// 创建输入容器input_container = new List<NamedOnnxValue>();image_path = "test_img/1.jpg";pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);image = new Mat(image_path);inpWidth = 512;inpHeight = 512;confThreshold = 0.5f;}private void pictureBox1_DoubleClick(object sender, EventArgs e){Common.ShowNormalImg(pictureBox1.Image);}private void pictureBox2_DoubleClick(object sender, EventArgs e){Common.ShowNormalImg(pictureBox2.Image);}SaveFileDialog sdf = new SaveFileDialog();private void button3_Click(object sender, EventArgs e){if (pictureBox2.Image == null){return;}Bitmap output = new Bitmap(pictureBox2.Image);sdf.Title = "保存";sdf.Filter = "Images (*.jpg)|*.jpg|Images (*.png)|*.png|Images (*.bmp)|*.bmp";if (sdf.ShowDialog() == DialogResult.OK){switch (sdf.FilterIndex){case 1:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Jpeg);break;}case 2:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Png);break;}case 3:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Bmp);break;}}MessageBox.Show("保存成功，位置：" + sdf.FileName);}}}
}

下载

源码下载

这篇关于C# Onnx E2Pose人体关键点检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1035945。

相关文章

C#如何去掉文件夹或文件名非法字符

C#如何去掉文件夹或文件名非法字符

《C#如何去掉文件夹或文件名非法字符》：本文主要介绍C#如何去掉文件夹或文件名非法字符的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#去掉文件夹或文件名非法字符net类库提供了非法字符的数组这里还有个小窍门总结C#去掉文件夹或文件名非法字符实现有输入字
阅读更多...
C#之List集合去重复对象的实现方法

C#之List集合去重复对象的实现方法

《C#之List集合去重复对象的实现方法》：本文主要介绍C#之List集合去重复对象的实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C# List集合去重复对象方法1、测试数据2、测试数据3、知识点补充总结C# List集合去重复对象方法1、测试数据
阅读更多...
C#实现将Office文档(Word/Excel/PDF/PPT)转为Markdown格式

C#实现将Office文档(Word/Excel/PDF/PPT)转为Markdown格式

《C#实现将Office文档(Word/Excel/PDF/PPT)转为Markdown格式》Markdown凭借简洁的语法、优良的可读性,以及对版本控制系统的高度兼容性,逐渐成为最受欢迎的文档格式... 目录为什么要将文档转换为 Markdown 格式使用工具将 Word 文档转换为 Markdown（.
阅读更多...
Java调用C#动态库的三种方法详解

Java调用C#动态库的三种方法详解

《Java调用C#动态库的三种方法详解》在这个多语言编程的时代,Java和C#就像两位才华横溢的舞者,各自在不同的舞台上展现着独特的魅力,然而,当它们携手合作时,又会碰撞出怎样绚丽的火花呢？今天,我们... 目录方法1：C++/CLI搭建桥梁——Java ↔ C# 的“翻译官”步骤1：创建C#类库（.NET
阅读更多...
C#代码实现解析WTGPS和BD数据

C#代码实现解析WTGPS和BD数据

《C#代码实现解析WTGPS和BD数据》在现代的导航与定位应用中,准确解析GPS和北斗（BD）等卫星定位数据至关重要,本文将使用C#语言实现解析WTGPS和BD数据,需要的可以了解下... 目录一、代码结构概览1. 核心解析方法2. 位置信息解析3. 经纬度转换方法4. 日期和时间戳解析5. 辅助方法二、L
阅读更多...
使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解

使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解

《使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解》重复行是指在Excel表格中完全相同的多行数据,删除这些重复行至关重要,因为它们不仅会干扰数据分析,还可能导致错误的决策和结论,所以本文给大家介绍... 目录简介使用工具C# 删除Excel工作表中的重复行语法工作原理实现代码C# 删除指定Excel单元
阅读更多...
C#使用MQTTnet实现服务端与客户端的通讯的示例

C#使用MQTTnet实现服务端与客户端的通讯的示例

《C#使用MQTTnet实现服务端与客户端的通讯的示例》本文主要介绍了C#使用MQTTnet实现服务端与客户端的通讯的示例,包括协议特性、连接管理、QoS机制和安全策略,具有一定的参考价值,感兴趣的可... 目录一、MQTT 协议简介二、MQTT 协议核心特性三、MQTTNET 库的核心功能四、服务端（BR
阅读更多...
C#继承之里氏替换原则分析

C#继承之里氏替换原则分析

《C#继承之里氏替换原则分析》：本文主要介绍C#继承之里氏替换原则,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录C#里氏替换原则一.概念二.语法表现三.类型检查与转换总结C#里氏替换原则一.概念里氏替换原则是面向对象设计的基本原则之一：核心思想：所有引py
阅读更多...
C#实现访问远程硬盘的图文教程

C#实现访问远程硬盘的图文教程

《C#实现访问远程硬盘的图文教程》在现实场景中,我们经常用到远程桌面功能,而在某些场景下,我们需要使用类似的远程硬盘功能,这样能非常方便地操作对方电脑磁盘的目录、以及传送文件,这次我们将给出一个完整的... 目录引言一. 远程硬盘功能展示二. 远程硬盘代码实现1. 底层业务通信实现2. UI 实现三. De
阅读更多...
C#通过进程调用外部应用的实现示例

C#通过进程调用外部应用的实现示例

《C#通过进程调用外部应用的实现示例》本文主要介绍了C#通过进程调用外部应用的实现示例,以WINFORM应用程序为例,在C#应用程序中调用PYTHON程序,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录窗口程序类进程信息类 系统设置类 以WINFORM应用程序为例，在C#应用程序中调用python程序
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2