【机器视觉】C# .NET 8 部署yolov9 onnx对象检测

这段代码展示了一个使用YOLOv9进行对象检测的简单测试框架。代码主体以及其功能分为以下几个关键部分：

1. 创建测试图片数组 _testImages，它包含了图片文件名和对应的标签。使用 buildTests 方法来从给定的文件名中加载图片并调整尺寸，准备测试数据集。

2. 实现了 DisplayImageWithPredictions 方法，该方法接收一个 System.Drawing.Image 对象和一组YOLO预测结果，使用OpenCvSharp的功能将图像和预测结果可视化。它首先将图像转换为字节数组，然后用Mat对象来绘制对象框和相应的标签。

3. CheckResult 方法是一个辅助测试的方法，该方法验证预测结果的数量和标签是否符合预期。

4. Main 方法是程序的入口点，它首先构建测试图片，然后实例化一个 Yolov8 对象用于进行预测（这里可能是代码有误，实际上是YOLOv9模型），对每个测试图片进行预测，展示预测结果，并在控制台输出对象检测框的坐标。

5. 使用了xUnit的 Assert 方法进行断言验证，这部分通常用于自动化测试确认程序的正确性。但这里注释掉了这部分代码，可能是因为在实际的使用过程中不需要对结果进行断言。

代码展示了如何将YOLO对象检测模型集成到C#应用程序中，并使用OpenCvSharp在窗口中显示检测到的对象。整个程序流程包括加载和处理测试图像、执行模型推理、展示和验证检测结果。不过请注意，代码中有一些小的不一致之处，如 Yolov8 的实例化（YOLOv9 onnx模型）和注释掉的一些测试断言。此外，代码中的一些Yolo类和方法可能来源于特定的库或框架，但没有在代码段中直接给出，因此需要在相应上下文中查找相关的实现。

using System; // 使用System命名空间，包含基础类和基本输入输出
using System.Diagnostics; // 使用System.D