FL1623863129的博客

第一步：首先需要打开C++源码，不需要任何设置，直接下断点，然后将生成DLL目录改成到C# exe生成目录里面。第二步：打开winform项目，然后在C#项目属性->启用本地代码调试勾选后即可。最后在C#下断点F10或者F11逐步进入C++源码即可。

nuget管理器里面下载itext7.bouncy-castle-adapter解决了问题。

【代码】SixLabors ImageSharp的图像类型与opencvsharp Mat相互转换。

错误信息:The specified path, file name, or both are too long. The fully qualified file name must be less than 260 characters, and the directory name must be less than 248 characters. 大概的意思就是:指定的路径或文件名太长，或者两者都太长。上网查了很多资料不是改api就是加"\\?引入到自己项目中，然后将。下载这个库DLL引用。

操作类型：Cv2.Add执行的是逐元素加法，而Cv2.AddWeighted执行的是加权平均操作。参数差异：Cv2.Add主要参数包括输入图像或矩阵、输出图像或矩阵以及可选的掩膜和数据类型；而Cv2.AddWeighted则包括输入图像、权重、常数偏移量和输出图像。应用场景：Cv2.Add适用于需要逐元素相加的场景；而Cv2.AddWeighted则更适用于图像叠加、透明度调整和亮度调整等场景。

时，它只会生成一个整数，这个整数要么是。范围内的浮点数，然后检查这个数是否小于。（不包含）之间的整数。不包含在内，所以实际上不会生成。方法生成的随机数是一个在。是不包含在内的上限值。如果你想要一个可以包含。

它利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对图像中的文字进行高效准确的识别。虽然ddddocr本身是一个Python库，但你可以通过一些方法将其功能集成到Winform应用程序中，以进行验证码识别、文字识别和文字检测。请注意，由于ddddocr是一个Python库，直接在Winform中部署其ONNX模型可能需要一些额外的工作。因此，建议详细阅读ddddocr的文档，并考虑使用Python和C#之间的桥梁工具来实现集成。文本识别结果可以在控制台查看。【完整源码和模型文件下载】

在 OpenCVSharp 中，将抠出的人物背景设置为透明色通常意味着你需要创建一个具有 alpha 通道的图像（即，一个带有透明度信息的图像）。这通常是一个四通道的图像（RGBA），其中 alpha 通道用于表示透明度。然而，OpenCVSharp 默认处理的是三通道（BGR）或单通道（灰度）图像。为了处理带有 alpha 通道的图像，你需要做一些额外的步骤。

【代码】[C#]使用restsharp库进行http的get和post请求。

【代码】[C#]对版本号字符串进行排序。

该系统以opencvsharp作图像处理,onnxruntime做推理引擎，使用CPU进行推理，适合有显卡或者没有显卡windows x64系统均可，不支持macOS和Linux系统，不支持x86的windows操作系统。为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。该系统通过YOLOv8算法，一种在速度和准确性上均表现优异的实时目标检测算法，实现对驾驶员行为的实时监测。

为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。在实际应用中，该系统可以通过预置的摄像头或监控系统来实时获取图像或视频流，对输入图像进行处理和分析，通过YOLOv5模型检测驾驶员的行为，并判断是否存在抽烟、打电话或未系安全带等分心或违规行为。为了训练这一系统，需要构建一个包含大量标注图像的数据集，这些图像应覆盖各种驾驶环境下，司机抽烟、打电话以及未系安全带的实例。

为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。基于YOLOv8的手势识别0-9检测系统是一个利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现对手势（0至9的数字手势）进行快速、准确识别的系统。总之，基于YOLOv8的手势识别0-9检测系统是一种高效、准确且实时性强的手势识别解决方案，能够为用户带来更加便捷、自然的交互体验。【模型可以检测出类别】【模型可以检测出类别】

该系统以opencvsharp作图像处理,onnxruntime做推理引擎，使用CPU进行推理，适合有显卡或者没有显卡windows x64系统均可，不支持macOS和Linux系统，不支持x86的windows操作系统。基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用，该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法，实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。总之，基于YOLOv8的课堂行为检测系统以其高效、准确和实时的特点，为现代教育带来了革命性的变革，极大地提升了教学质量和学习效果。

【重要说明】该系统以opencvsharp作图像处理,onnxruntime做推理引擎，使用CPU进行推理，适合有显卡或者没有显卡windows x64系统均可，不支持macOS和Linux系统，不支持x86的windows操作系统。由于采用CPU推理，要比GPU慢。为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。【算法介绍】

为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。（2）使用vs2019打开sln项目，选择x64 release并且修改一些必要的参数，比如输入shape等，点击运行即可查看最后效果。

【重要说明】该系统以opencvsharp作图像处理,onnxruntime做推理引擎，使用CPU进行推理，适合有显卡或者没有显卡windows x64系统均可，不支持macOS和Linux系统，不支持x86的windows操作系统。由于采用CPU推理，要比GPU慢。为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。【算法介绍】

【重要说明】该系统以opencvsharp作图像处理,onnxruntime做推理引擎，使用CPU进行推理，适合有显卡或者没有显卡windows x64系统均可，不支持macOS和Linux系统，不支持x86的windows操作系统。由于采用CPU推理，要比GPU慢。为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。【算法介绍】

这段代码是使用OpenCvSharp库（OpenCV的C#封装）对图像进行处理，主要流程包括图像的二值化、腐蚀操作、距离变换、轮廓检测，并在原图上标出检测到的轮廓位置及数量。

【算法介绍】国密SM2算法是一种由中国国家密码管理局发布的非对称加密算法，基于椭圆曲线密码学体系，具有较高的安全性和效率。该算法主要用于数字签名、密钥交换和公钥加密等场景，其安全性主要基于椭圆曲线离散对数问题的难解性。

1.要实现C# WinForm中的控件与背景的透明，可以通过设置控件的BackColor属性为Transparent，同时设置其父控件。如果不设置Parent属性，那么控件将只对Form透明，显示的时候都会把Form的背景色（默认为Control）重刷一遍作为自己的背景。2.在控件比较多的情况下，可以使用Panel控件，将某一组的控件都放到Panel中，然后只对此panel设置背景透明即可，则其他控件都跟着实现了背景透明。

到此，已经解决了99%的电脑了，剩下1%就是不能安装.net framework 4.8的win7系统了，还望大神指点指点一下该如何解决。背景：我们公司的NGINX不支持SSLv2和SSLv3，所以当前端使用这两个的时候，就会出现“未能创建SSL/TLS安全通道”问题。这个时候，已经是解决了(内部版本10240)出现“未能创建SSL/TLS安全通道”的问题。但是这里还是解决不了，还是偶尔出现，还需要添加以下才能解决。这个时候，你已经解决了绝大部分电脑的这个问题。

受此启发，我们将DIS建模为一个多视图对象感知问题，并提供了一个简约的多视图聚合网络（MVANet），该网络将远景和近景的特征融合统一到一个具有一个编码器-解码器结构的单个流中。具体来说，我们将原始视图中的高分辨率输入图像分为具有全局信息的远景图像和具有局部细节的特写图像。因此，它们可以构成一组互补的多视图低分辨率输入补丁。在设计有效的DIS模型时，主要的挑战是如何平衡高分辨率目标在小感受野中的语义分散和大感受野中高精度细节的损失。==1.19.0(测试发现1.18.1及其以下不行)

主要基于CVPR2018论文“单图像雨滴去除的注意生成对抗网络”，使用tensorflow实现图像去噪任务的深度卷积生成对抗网络。你可以参考他们的论文了解详情https://arxiv.org/abs/1711.10098.该模型由注意力-注意力循环网络、上下文自动编码器网络和判别网络组成。使用卷积lstm单元生成注意力图，用于帮助定位雨滴、多尺度损失和感知损失，以训练上下文自动编码器网络。

/而Bitmap直接可以赋值 给 Image 对象。C#中Bitmap 与 Image 之间的转换。//Image img 转为Mat。//bitmap转换为mat。

本项目涉及C#编程相关，包含深度学习、图像处理、opencvsharp操作等相关编程项目，现在将项目汇总如下：

【代码】[C#]winform基于opencvsharp结合Diffusion-Low-Light算法实现低光图像增强黑暗图片变亮变清晰。

【代码】[C#]将opencvsharp的Mat对象转成onnxruntime的inputtensor的2种方法。

本演示代码部署程序只支持一个模型face_paint_512_v2_0.onnx，其他模型暂未适配。

人像卡通风格渲染的目标是，在保持原图像ID信息和纹理细节的同时，将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是，从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通画的映射。一般而言，基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果，但本任务的输入输出轮廓并非一一对应，例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦；且成对的数据绘制难度大、成本较高，因此我们采用unpaired image translation方法来实现。

好吧，我遇到了一个问题，其中基于系统选择的语言，我的标签文本将会更改。Net中称为本地化（本地化是一种实现本地和面向文化的应用程序的技术）。因此，如果标签字符串为“ Increase”（增加），则Bugarian语言中的同一字符串将为“Увеличаваненаскоростта”。因此，从上面的示例中我们可以看到，文本大小随语言的变化而变化。注意：您必须在标签属性中定义Maximumsize和默认字体。如果要限制文本适合的最大大小，则需要更改该文本的字体。

点击应用接入然后选择创建应用即可获取自己的apikey和secretkey。然后点击百度智能云千帆大模型平台。由于调用百度接口需要首先去。然后点击左上角九个点图标。接下来填入软件界面即可。

键盘音色库。

AForge库由多个组件模块组成，包括AForge.Imaging（图像处理）、AForge.Video（视频处理）、AForge.MachineLearning（机器学习）、AForge.Neuro（神经网络）等，广泛应用于计算机视觉、图像处理、视频处理、机器学习、人脸识别、手写数字识别、物体识别等领域。AForge.NET的文档和示例详细，易于理解和使用，并且提供了免费的开源许可证，可以在商业和非商业项目中免费使用。然而，其文档和教程缺乏中文版本，可能不便于国内开发者使用和学习。

注意经过测试发现由于C++编译libprotobuf都是vs2022生成的导致dll均是vs2022开发，如果您使用vs2019或者其他版本会报错，所以只能在vs2022开发使用。开发前需要安装微信，目前是支持最新版本微信。创建WechatOCR类对象后调用Ocr函数即可，注意接口目前只能是图片路径，不支持Bitmap,byte[]，或者其他类型。注意源码是C# winform源码，里面包含演示代码和所有DLL，C++端封装代码不开源。

COCO输出格式：鼻子— 0，脖子—1，右肩—2，右肘—3，右手腕—4，左肩—5，左手肘—6，左手腕—7，右臀部—8，右膝盖—9，右脚踝—10，左臀部—11，左膝—12，左脚踝—13，右眼—14，左眼—15，右耳—16，左耳—17，背景—18。MPII输出格式：头—0，脖子—1，右肩—2，右肘—3，右腕—4，左肩—5，左肘—6，左腕—7，右臀部—8，右膝盖—9，右脚踝—10，左臀部—11，左膝盖—12，左脚踝—13，胸部—14，背景—15。我们通过找到关键点的置信度图的最大值来获得关键点的位置。

首先定义了一下YOLOv8模型前后处理的方法，包括输入数据处理接口以及预测结果处理接口i < 8400;i++)j < 84;在该项目中，我们实现了在C#中使用OpenVINO异步模式下的推理，并和同步推理进行了对比，异步推理速度提升了3.78倍，并且在没有进行任何优化的前提下，使用集成显卡中便实现了视频的快速推理。

使用 OpenCVSharp 来调用和来进行性别和年龄预测涉及几个步骤。

【简要介绍】在OpenCVSharp中，类用于将数据（包括OpenCV的Mat类型数据）序列化为XML或YAML格式的文件，以及从这些文件中反序列化数据。以下是关于。

我们首先根据CIE Lab颜色空间定义颜色问题。与RGB颜色空间一样，它是3通道颜色空间，但与RGB颜色空间不同，颜色信息仅在a（绿红分量）和b（蓝黄分量）通道中编码。L（亮度）通道仅对亮度信息进行编码。我们想要着色的灰度图像可以被认为是Lab颜色空间中图像的L通道，我们的目标是找到a和b分量。可以使用标准颜色空间变换将该Lab图像变换为RGB颜色图像。例如，在OpenCV中，这可以使用COLOR_BGR2Lab选项的cvtColor来实现。