【官方框架地址】

https://github.com/sdcb/OpenVINO.NET
【框架介绍】

OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是一个由Intel推出的，针对计算机视觉和机器学习任务的开源工具套件。通过优化神经网络，加速深度学习推理，OpenVINO可以帮助开发者更高效地在Intel硬件上部署机器学习应用。

OpenVINO的.NET版本是其与.NET生态系统的结合，提供了C#语言的API接口，让.NET开发者能更容易地集成和使用OpenVINO的功能。.NET开发者可以快速将OpenVINO的优化和加速能力集成到他们的应用中，提高图像和视频处理的速度。

使用OpenVINO.NET，开发者可以：

1. 优化神经网络：OpenVINO能够优化和转换神经网络模型，使其更适合在Intel硬件上运行。
2. 加速推理：通过利用Intel硬件的特性，如集成显卡或至强处理器，OpenVINO可以显著提高推理速度。
3. 简化开发流程：OpenVINO.NET提供了C#语言的API，让开发者能够用他们熟悉的编程语言进行开发，减少了学习和技术门槛。
4. 丰富的生态系统：与.NET生态系统结合，可以利用现有的.NET框架和库，更容易地构建复杂的应用程序。
5. 跨平台支持：OpenVINO.NET不仅支持Windows平台，也支持Linux和macOS，使得开发的应用具有更广泛的部署能力。

总的来说，OpenVINO.NET为.NET开发者提供了一个强大的工具，帮助他们快速构建高性能的机器学习和计算机视觉应用。通过优化神经网络和加速推理，OpenVINO.NET有助于推动AI技术在各种行业中的应用和发展。

【效果展示】

【实现部分代码】

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;

namespace FIRC
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        Mat src = new Mat();
        FaceDetector detector = new FaceDetector();
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
            openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";
            openFileDialog.RestoreDirectory = true;
            openFileDialog.Multiselect = false;
            if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
              
                src = Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);

                pictureBox1.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);


            }


        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if(pictureBox1.Image==null)
            {
                return;
            }

            var result = detector.Inference(src);
            var resultMat = detector.DrawImage(result,src);
            pictureBox2.Image= OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultMat); //Mat转Bitmap
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            detector.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\face-detection-0200.xml");
        }

        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
            if (!capture.IsOpened())
            {
                Console.WriteLine("video not open!");
                return;
            }
            Mat frame = new Mat();
            var sw = new Stopwatch();
            int fps = 0;
            while (true)
            {

                capture.Read(frame);
                if (frame.Empty())
                {
                    Console.WriteLine("data is empty!");
                    break;
                }
                sw.Start();
                var result = detector.Inference(src);
                var resultMat = detector.DrawImage(result, src);
                sw.Stop();
                fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);
                sw.Reset();
                Cv2.PutText(resultMat, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);
                //显示结果
                Cv2.ImShow("Result", resultMat);
                int key = Cv2.WaitKey(10);
                if (key == 27)
                    break;
            }

            capture.Release();
        }
    }
}

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1wV411973m/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee
【测试环境】

vs2019,netframework4.7.2