在 .NET 10.0 Web API 中实现 Scalar 接口文档

1.首先在nu.get中安装scalar.aspnetcore

2.在program.cs中加入

app.MapScalarApiReference();

3.修改launchUrl 为scalar/v1

4.运行程序就看到scalar的界面了

官网说明

.NET Core Web API 中使用 OpenCV 进行深度学习,可以通过以下步骤实现: 1. 安装 OpenCV 库。可以通过 NuGet 包管理器安装 OpenCV 的 .NET Core 版本,如 OpenCvSharp4.runtime.windows。 2. 准备训练数据集。对于深度学习任务,需要大量的训练数据集,以及对应的标签。 3. 构建模型。可以使用 OpenCV 提供的 DNN 模块,构建深度学习模型。DNN 模块支持多种深度学习框架,如 TensorFlow、Caffe、Darknet 等。 4. 训练模型。可以使用 OpenCV 提供的训练工具,如 TrainData、Net 等,对模型进行训练。 5. 使用模型进行预测。可以使用 OpenCV 提供的预测工具,如 Net、Mat 等,对测试数据进行预测。 下面是一个示例代码,演示了如何使用 OpenCV 在 .NET Core Web API 中进行深度学习: ``` using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Dnn; [HttpGet] public async Task<IActionResult> Predict() { // 构建模型 Net net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "labels.txt"); // 读取测试数据 Mat image = Cv2.ImRead("test.jpg", ImreadModes.Color); // 对测试数据进行预处理 Mat inputBlob = CvDnn.BlobFromImage(image, scalefactor: 1.0 / 255, size: new Size(224, 224), mean: new Scalar(0, 0, 0), swapRB: true, crop: false); // 进行预测 net.SetInput(inputBlob, "input"); Mat prob = net.Forward("output"); // 解析预测结果 int classId; double confidence; Cv2.MinMaxLoc(prob.Reshape(1, 1), out _, out confidence, out _, out classId); // 返回预测结果 return Ok(new { ClassId = classId, Confidence = confidence }); } ``` 需要注意的是,深度学习任务通常需要比较强的计算能力和大量的训练时间,因此建议在具备一定硬件和软件条件的服务器上进行操作。同时,对于初学者,建议先从一些简单的深度学习任务入手,例如图像分类、目标检测等。
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