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C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8-Pose姿态估计算法的源代码

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简介：
本项目提供了一套在Windows环境下利用C#和WinForms框架集成OpenVINO工具包，实现YOLOv8-Pose姿态估计模型高效部署的完整源代码。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.8 - OpenCvSharp库版本：4.8.0 - 使用OpenVinoSharp，无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行 请参考相关博客和视频演示以获取更多信息。

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  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8-Pose姿态估计算法的源代码
    优质
    本项目提供了一套在Windows环境下利用C#和WinForms框架集成OpenVINO工具包，实现YOLOv8-Pose姿态估计模型高效部署的完整源代码。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.8 - OpenCvSharp库版本：4.8.0 - 使用OpenVinoSharp，无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行 请参考相关博客和视频演示以获取更多信息。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8实例分割模型的源代码
    优质
    本项目提供在C# WinForm环境中利用OpenVINO高效运行Yolov8实例分割模型的完整源代码。展示了如何集成先进的人工智能技术于桌面应用开发之中，适用于计算机视觉相关领域的开发者参考学习。 测试环境为VS2019，使用.NET Framework 4.8版本，并集成了OpenCvSharp 4.8.0与OpenVinoSharp库。无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行项目。 视频演示地址可以在B站找到相关链接进行观看。
     
  • C#使用OpenVINO部署PP-TinyPose人体姿态识别代码
    优质
    本项目利用C#编程语言结合Intel OpenVINO工具套件，高效实现PP-TinyPose模型的人体姿态识别功能，并提供详细的部署指导和示例代码。 【测试环境】 - Visual Studio 2019 - .NET Framework 4.7.2 或者 .NET Framework 4.8 - OpenCvSharp 4.8.0 无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行。
     
  • 使用OpenVINO C++异步推理接口部署YOLOv8的代码
    优质
    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C++异步推理接口高效地部署YOLOv8模型，适用于需要高性能目标检测应用的开发者。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理计算期间，应用程序可以并行执行其他任务（例如填充输入数据或调度其它请求），而无需等待当前的推理过程完成。 在本视频中，我们通过对比YOLOv8模型采用同步和异步API时的表现情况来展示OpenVINO的不同性能。具体来看，在使用同步推理接口的情况下，一帧图像平均需要43.02毫秒的时间；而在利用异步接口进行操作时，则只需11.37毫秒完成相同任务。这意味着在一秒内可以实现87.98FPS的推理速度，是同步模式下的约3.78倍，明显更快。
     
  • YOLOv7-Pose姿态估计代码及权重
    优质
    简介：YOLOv7-Pose是一种先进的实时人体关键点检测模型，结合了目标检测与姿态识别的优势，提供高效的姿态估计解决方案。本资源包含完整代码和预训练权重。 YOLOv7-Pose姿态估计代码和权重可用。
     
  • 部署 YOLOv11-Pose 姿态估计 ONNX 模型的 C++ 和 OpenCV 实现（含完整代码与数据）
    优质
    本项目提供YOLOv11-Pose姿态估计模型的ONNX格式C++实现，结合OpenCV库进行高效部署，并附带完整源码和测试数据。 本段落详细介绍了一个使用 C++ 结合 OpenCV 部署 YOLOv11-Pose 姿态估计 ONNX 模型的实例项目。该项目不仅能实现实时的人体姿势估计功能，还让用户可根据自身需求调整各种检测指标如置信度门限。同时，文中详细介绍了项目背景、特点、改进方案、必要的注意事项及其具体的实现步骤，并包括了所需数据的格式和预处理流程，提供了完整且注释详尽的样例源代码帮助新手开发者快速搭建起自己的实时姿态估计系统。 适用人群：具备一定 OpenCV 操作经验的研究员和软件开发者。 使用场景及目标：在诸如健身指导、舞蹈训练、人机交互等具体情境中自动捕捉与跟踪人体的动作与姿态。 额外说明：由于本方案使用 ONNX 模型格式，使得将同一模型移植到多种不同软硬件平台变得更加便利。
     
  • 使用OpenVINO CSharp异步推理接口部署YOLOv8的代码
    优质
    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C#异步API高效地在Windows环境中部署和运行YOLOv8模型进行目标检测。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理任务期间，应用程序可以并行执行其他工作（例如填充输入数据或调度其他请求），而无需等待当前的推理过程完成。当采用异步API时，第二个请求的数据传输与第一个推理的过程同时发生，这样就能避免硬件闲置的情况出现。在下面的代码示例中，我们将展示如何使用OpenVINO的异步接口，在C#环境中部署YOLOv8模型，并实现视频中的快速推理操作。这里会演示同步模式下每一帧图像的处理过程。
     
  • Android源码 APK：人脸姿态估计（头部朝向 - Head Pose Estimation）
    优质
    本项目提供一个基于Android平台的人脸姿态估计算法实现，通过分析摄像头捕捉到的图像数据，估算用户的头部方向和角度。利用开源APK形式展示技术细节与应用效果。 人脸姿态估计头部朝向（HeadPose Estimation）- Android源码.apk
     
  • 基于C# WinForms的YOLOv11-Pose姿态估计模型部署（含完整程序与数据）
    优质
    本项目基于C# WinForms实现YOLOv11-Pose姿态估计算法的可视化界面部署，提供完整的源代码和测试数据，便于用户快速上手实验。 本段落详细介绍了基于 C# WinForms 的 YOLOv11-Pose 姿态估计系统的构建过程，并重点讲解了如何通过 ONNX 接口调用模型进行实时人体姿态追踪。项目涵盖了数据准备、环境配置及代码演示等多个方面，同时还引入了数据增强技术以提高预测结果的可靠性和准确性。 适合人群：具有一定编程基础并想要使用 C# 进行人像分析的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：该项目旨在帮助开发者理解并实现基于 C# 的视觉姿态估计算法。它适用于个人或小团队搭建轻量级的人体动态捕捉工具，或者作为更庞大应用程序中的一部分，比如虚拟试衣间软件或动作指导教练助手等。 其他说明：项目的成功实施需要正确配置相应的工作环境和支持库。文中列出了必要包的具体安装指南及其版本兼容性的提示，有助于避免常见的技术壁垒问题。