C# Image Caption

2024-01-02 10:28
文章标签 c# .net image netcore caption

本文主要是介绍C# Image Caption，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！

目录

介绍

效果

模型

decoder_fc_nsc.onnx

encoder.onnx

项目

代码

下载

C# Image Caption

介绍

地址：https://github.com/ruotianluo/ImageCaptioning.pytorch

I decide to sync up this repo and self-critical.pytorch. (The old master is in old master branch for archive)

效果

模型

decoder_fc_nsc.onnx

Inputs
-------------------------
name：fc_feats
tensor：Float[1, 2048]
---------------------------------------------------------------

Outputs
-------------------------
name：seq
tensor：Int64[1, 20]
name：logprobs
tensor：Float[1, 20, 9488]
---------------------------------------------------------------

encoder.onnx

Inputs
-------------------------
name：img
tensor：Float[1, 3, 640, 640]
---------------------------------------------------------------

Outputs
-------------------------
name：fc
tensor：Float[2048]
---------------------------------------------------------------

项目

代码

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

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

        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string image_path = "";
        string startupPath;
        string classer_path;
        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<Int64> result_tensors;

        Net net;

        int feat_len;
        int D;
        int inpWidth = 640;
        int inpHeight = 640;
        float[] mean = new float[] { 0.485f, 0.456f, 0.406f };
        float[] std = new float[] { 0.229f, 0.224f, 0.225f };

        Dictionary<string, string> ix_to_word = new Dictionary<string, string>();

        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;
        }

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

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

            //图片缩放
            image = new Mat(image_path);

            Mat temp_image = new Mat();
            Cv2.Resize(image, temp_image, new OpenCvSharp.Size(inpWidth, inpHeight));
            Normalize(temp_image);

            Mat blob = CvDnn.BlobFromImage(temp_image);

            //配置图片输入数据
            net.SetInput(blob);

            Mat result_mat = net.Forward();

            float* ptr_feat = (float*)result_mat.Data;

            for (int i = 0; i < 2048; i++)
            {
                input_tensor[0, i] = ptr_feat[i];
            }

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

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

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

            // 读取第一个节点输出并转为Tensor数据
            result_tensors = results_onnxvalue[0].AsTensor<Int64>();

            Int64[] result_array = result_tensors.ToArray();

            string words = "";
            for (int k = 0; k < D; k++)
            {
                if (result_array[k] > 0)
                {
                    if (words.Length > 0)
                    {
                        words += " ";
                    }
                    words += ix_to_word[result_array[k].ToString()];
                }
                else
                {
                    break;
                }
            }

            result_image = image.Clone();

            Cv2.PutText(result_image, words
                , new OpenCvSharp.Point(10, 60)
                , HersheyFonts.HersheySimplex
                , 1
                , new Scalar(0, 0, 255)
                , 2
                );

            pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());

            textBox1.Text = words;

            button2.Enabled = true;
        }

        public void Normalize(Mat src)
        {
            src.ConvertTo(src, MatType.CV_32FC3, 1.0 / 255);

            Mat[] bgr = src.Split();
            for (int i = 0; i < bgr.Length; ++i)
            {
                bgr[i].ConvertTo(bgr[i], MatType.CV_32FC1, 1 / std[i], (0.0 - mean[i]) / std[i]);
            }

            Cv2.Merge(bgr, src);

            foreach (Mat channel in bgr)
            {
                channel.Dispose();
            }
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            startupPath = System.Windows.Forms.Application.StartupPath;

            model_path = "model/decoder_fc_nsc.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

            // 输入Tensor
            input_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 2048 });
            // 创建输入容器
            input_container = new List<NamedOnnxValue>();

            feat_len = 2048;
            D = 20;

            //初始化网络类，读取本地模型
            net = CvDnn.ReadNetFromOnnx("model/encoder.onnx");

            StreamReader sr = new StreamReader("model/vocab.txt");
            string line;
            while ((line = sr.ReadLine()) != null)
            {
                ix_to_word.Add(line.Split(':')[0], line.Split(':')[1]);
            }

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

        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|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";
            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;
                        }
                    case 4:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);
                            break;
                        }
                    case 5:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);
                            break;
                        }
                    case 6:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);
                            break;
                        }
                    case 7:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);
                            break;
                        }

                    case 8:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);
                            break;
                        }
                    case 9:
                        {
                            output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);
                            break;
                        }
                }
                MessageBox.Show("保存成功，位置：" + sdf.FileName);
            }
        }
    }
}

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Windows.Forms;namespace ImageCaption
{public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";string image_path = "";string startupPath;string classer_path;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<Int64> result_tensors;Net net;int feat_len;int D;int inpWidth = 640;int inpHeight = 640;float[] mean = new float[] { 0.485f, 0.456f, 0.406f };float[] std = new float[] { 0.229f, 0.224f, 0.225f };Dictionary<string, string> ix_to_word = new Dictionary<string, string>();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;}private unsafe void button2_Click(object sender, EventArgs e){if (image_path == ""){return;}button2.Enabled = false;pictureBox2.Image = null;textBox1.Text = "";pictureBox2.Image = null;Application.DoEvents();//图片缩放image = new Mat(image_path);Mat temp_image = new Mat();Cv2.Resize(image, temp_image, new OpenCvSharp.Size(inpWidth, inpHeight));Normalize(temp_image);Mat blob = CvDnn.BlobFromImage(temp_image);//配置图片输入数据net.SetInput(blob);Mat result_mat = net.Forward();float* ptr_feat = (float*)result_mat.Data;for (int i = 0; i < 2048; i++){input_tensor[0, i] = ptr_feat[i];}//将 input_tensor 放入一个输入参数的容器，并指定名称input_container.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor("fc_feats", input_tensor));//运行 Inference 并获取结果result_infer = onnx_session.Run(input_container);// 将输出结果转为DisposableNamedOnnxValue数组results_onnxvalue = result_infer.ToArray();// 读取第一个节点输出并转为Tensor数据result_tensors = results_onnxvalue[0].AsTensor<Int64>();Int64[] result_array = result_tensors.ToArray();string words = "";for (int k = 0; k < D; k++){if (result_array[k] > 0){if (words.Length > 0){words += " ";}words += ix_to_word[result_array[k].ToString()];}else{break;}}result_image = image.Clone();Cv2.PutText(result_image, words, new OpenCvSharp.Point(10, 60), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());textBox1.Text = words;button2.Enabled = true;}public void Normalize(Mat src){src.ConvertTo(src, MatType.CV_32FC3, 1.0 / 255);Mat[] bgr = src.Split();for (int i = 0; i < bgr.Length; ++i){bgr[i].ConvertTo(bgr[i], MatType.CV_32FC1, 1 / std[i], (0.0 - mean[i]) / std[i]);}Cv2.Merge(bgr, src);foreach (Mat channel in bgr){channel.Dispose();}}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){startupPath = System.Windows.Forms.Application.StartupPath;model_path = "model/decoder_fc_nsc.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// 输入Tensorinput_tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 2048 });// 创建输入容器input_container = new List<NamedOnnxValue>();feat_len = 2048;D = 20;//初始化网络类，读取本地模型net = CvDnn.ReadNetFromOnnx("model/encoder.onnx");StreamReader sr = new StreamReader("model/vocab.txt");string line;while ((line = sr.ReadLine()) != null){ix_to_word.Add(line.Split(':')[0], line.Split(':')[1]);}image_path = "test_img/1.jpg";pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);image = new Mat(image_path);}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|Images (*.emf)|*.emf|Images (*.exif)|*.exif|Images (*.gif)|*.gif|Images (*.ico)|*.ico|Images (*.tiff)|*.tiff|Images (*.wmf)|*.wmf";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;}case 4:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Emf);break;}case 5:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Exif);break;}case 6:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Gif);break;}case 7:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Icon);break;}case 8:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Tiff);break;}case 9:{output.Save(sdf.FileName, ImageFormat.Wmf);break;}}MessageBox.Show("保存成功，位置：" + sdf.FileName);}}}
}

下载

源码下载

这篇关于C# Image Caption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/562174。

相关文章

C#中lock关键字的使用小结

C#中lock关键字的使用小结

《C#中lock关键字的使用小结》在C#中,lock关键字用于确保当一个线程位于给定实例的代码块中时,其他线程无法访问同一实例的该代码块,下面就来介绍一下lock关键字的使用... 目录使用方式工作原理注意事项示例代码为什么不能lock值类型在C#中，lock关键字用于确保当一个线程位于给定实例的代码块中时
阅读更多...
C# $字符串插值的使用

C# $字符串插值的使用

《C#$字符串插值的使用》本文介绍了C#中的字符串插值功能,详细介绍了使用$符号的实现方式,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录$ 字符使用方式创建内插字符串包含不同的数据类型控制内插表达式的格式控制内插表达式的对齐方式内插表达式中使用转义序列内插表达式中使用
阅读更多...
C#中的Converter的具体应用

C#中的Converter的具体应用

《C#中的Converter的具体应用》C#中的Converter提供了一种灵活的类型转换机制,本文详细介绍了Converter的基本概念、使用场景,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录Converter的基本概念1. Converter委托2. 使用场景布尔型转换示例示例1：简单的字符串到
阅读更多...
C#监听txt文档获取新数据方式

C#监听txt文档获取新数据方式

《C#监听txt文档获取新数据方式》文章介绍通过监听txt文件获取最新数据,并实现开机自启动、禁用窗口关闭按钮、阻止Ctrl+C中断及防止程序退出等功能,代码整合于主函数中,供参考学习... 目录前言一、监听txt文档增加数据二、其他功能1. 设置开机自启动2. 禁止控制台窗口关闭按钮3. 阻止Ctrl +
阅读更多...
C#解析JSON数据全攻略指南

C#解析JSON数据全攻略指南

《C#解析JSON数据全攻略指南》这篇文章主要为大家详细介绍了使用C#解析JSON数据全攻略指南,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、为什么jsON是C#开发必修课？二、四步搞定网络JSON数据1. 获取数据 - HttpClient最佳实践2. 动态解析 - 快速
阅读更多...
C#连接SQL server数据库命令的基本步骤

C#连接SQL server数据库命令的基本步骤

《C#连接SQLserver数据库命令的基本步骤》文章讲解了连接SQLServer数据库的步骤,包括引入命名空间、构建连接字符串、使用SqlConnection和SqlCommand执行SQL操作,... 目录建议配合使用：如何下载和安装SQL server数据库-CSDN博客1. 引入必要的命名空间2.
阅读更多...
C#读写文本文件的多种方式详解

C#读写文本文件的多种方式详解

《C#读写文本文件的多种方式详解》这篇文章主要为大家详细介绍了C#中各种常用的文件读写方式,包括文本文件,二进制文件、CSV文件、JSON文件等,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录一、文本文件读写1. 使用 File 类的静态方法2. 使用 StreamReader 和 StreamWriter二、二进
阅读更多...
C#中Guid类使用小结

C#中Guid类使用小结

《C#中Guid类使用小结》本文主要介绍了C#中Guid类用于生成和操作128位的唯一标识符,用于数据库主键及分布式系统,支持通过NewGuid、Parse等方法生成,感兴趣的可以了解一下... 目录前言一、什么是 Guid二、生成 Guid1. 使用 Guid.NewGuid() 方法2. 从字符串创建
阅读更多...
C# 比较两个list 之间元素差异的常用方法

C# 比较两个list 之间元素差异的常用方法

《C#比较两个list之间元素差异的常用方法》：本文主要介绍C#比较两个list之间元素差异,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录1. 使用Except方法2. 使用Except的逆操作3. 使用LINQ的Join,GroupJoin
阅读更多...
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...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2