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C#测试程序

本页面提供C#测试程序的入门教程，方便大家快速上手。

在开始之前，请先确保你已经安装了：

  • Visual Studio 2022 或者更高版本
  • .NET Framework 4.7.2 或者更高版本
点击展开 Visual Studio 2022 版本信息

拉取代码​

你可以使用以下命令拉取代码：

git clone https://github.com/dl-cv/OpenIVS

也可以直接在网站上下载zip：

下载完成之后，解压到本地，打开OpenIVS.sln文件：

编译工程​

进去之后，选择 DlcvDemo 工程为启动工程，按 F5 编译即可。

代码解析​

当你想看某个功能是怎么实现的时候，可以直接在 Form1.cs 中双击对应的按钮，查看它的具体代码。

加载模型​

比如我们双击加载模型的按钮，可以看到以下对应代码：

private void button_loadmodel_Click(object sender, EventArgs e)
{
    OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
    openFileDialog.RestoreDirectory = true;

    openFileDialog.Filter = "深度视觉模型 (*.dvt;*.dvp;*.dvo;*.dvst;*.dvso;*.dvsp)|*.dvt;*.dvp;*.dvo;*.dvst;*.dvso;*.dvsp|所有文件 (*.*)|*.*";
    openFileDialog.Title = "选择模型";
    try
    {
        openFileDialog.InitialDirectory = Path.GetDirectoryName(Properties.Settings.Default.LastModelPath);
        openFileDialog.FileName = Path.GetFileName(Properties.Settings.Default.LastModelPath);
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.WriteLine(ex.Message);
    }

    if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
    {
        string selectedFilePath = openFileDialog.FileName;
        Properties.Settings.Default.LastModelPath = selectedFilePath;
        Properties.Settings.Default.Save();
        int device_id = GetSelectedDeviceId();
        try
        {
            if (model != null)
            {
                model = null;
                GC.Collect();
            }
            bool rpc_mode = false;
            try
            {
                rpc_mode = this.checkBox_rpc_mode != null && this.checkBox_rpc_mode.Checked;
            }
            catch { }

            model = new Model(selectedFilePath, device_id, rpc_mode);
            
            button_getmodelinfo_Click(sender, e);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            richTextBox1.Text = ex.Message;
        }
    }
}

代码比较长，重点就只有下面这一句：

model = new Model(selectedFilePath, device_id, rpc_mode);

模型推理​

模型推理也是类似的，双击推理按钮，可以看到以下对应代码。因为代码比较多，我这边只节选部分：

// 读图
Mat image = Cv2.ImRead(image_path, ImreadModes.Color);

// 因为模型输入是RGB，所以需要转换BGR格式为RGB
Mat image_rgb = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, image_rgb, ColorConversionCodes.BGR2RGB);

// 设置批处理大小，这里只是压测用，实际推理时无需拷贝多份图片
batch_size = (int)numericUpDown_batch_size.Value;
var image_list = new List<Mat>();
for (int i = 0; i < batch_size; i++)
{
    image_list.Add(image_rgb);
}

// 设置推理参数
JObject data = new JObject();
data["threshold"] = (float)numericUpDown_threshold.Value;
data["with_mask"] = true;

// 推理
CSharpResult result = model.InferBatch(image_list, data);

返回结果解析​

返回结果的格式是 CSharpResult，可以参考 高性能SDK套件 - C#接口 中的说明，也可以直接打开 OpenIVS/DlcvCsharpApi/DataTypes.cs 文件查看定义。