《------往期經典推薦------》
AI應用軟件開發實戰專欄【鏈接】
| 序號 | 項目名稱 | 項目名稱 |
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| 1 | 1.工業相機 + YOLOv8 實現人物檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 2.工業相機 + YOLOv8 實現PCB的缺陷檢測：（C#代碼，UI界面版） |
| 2 | 3.工業相機 + YOLOv8 實現動物分類識別：（C#代碼，UI界面版） | 4.工業相機 + YOLOv8 實現螺母螺絲的分類檢測：（C#代碼，UI界面版） |
| 3 | 5.工業相機 + YOLOv8 實現人臉識別檢測：（C#代碼，UI界面版） | 6.工業相機 + YOLOv8 實現睡崗檢測：（C#代碼，UI界面版） |
| 4 | 7.工業相機 + YOLOv8 實現打架檢測檢測：（C#代碼，UI界面版） | 8.工業相機 + YOLOv8 實現水下魚類識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 5 | 9.工業相機 + YOLOv8 實現實現持械檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 10.工業相機 + YOLOv8實現工人安全裝備（安全帽、手套、馬甲等）檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 6 | 11.工業相機 + YOLOv8 實現衛星圖像識別：（C#代碼，UI界面版） | 12.工業相機 + YOLOv8 實現火災檢測：（C#代碼，UI界面版） |
| 7 | 13.工業相機 + YOLOv8實現無人機檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 14.工業相機 + YOLOv8 實現沙灘小人檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 8 | 15.工業相機 + YOLOv8 實現輪船檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 16.工業相機 + YOLOv8 實現PCB上二維碼檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 9 | 17.工業相機 + YOLOv8 實現標簽條碼一維碼的檢測：（C#代碼，UI界面版） | 18.工業相機 + YOLOv8 實現不同水果的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 10 | 19.工業相機 + YOLOv8 實現面部口罩的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 20.工業相機 + YOLOv8 實現電池的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 10 | 19.工業相機 + YOLOv8 實現面部口罩的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 20.工業相機 + YOLOv8 實現電池的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 11 | 21.工業相機 + YOLOv8 實現各種食物的類型檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 22.工業相機 + YOLOv8 實現裂縫的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 12 | 23工業相機 + YOLOv8 實現汽車牌照的位置識別：（C#代碼，UI界面版） | 24.工業相機 + YOLOv8 實現圍欄羊駝的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 13 | 25.工業相機 + YOLOv8 實現道路汽車的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 26.工業相機 + YOLOv8 實現道路上頭盔的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 14 | 27.工業相機 + YOLOv8實現道路車輛事故的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 28.工業相機 + YOLOv8 實現實時食物水果的檢測識別：（C#代碼，UI界面版） |
| 15 | 29.工業相機 + YOLOv8 實現各類垃圾的分類檢測識別：（C#代碼，UI界面版） | 30.工業相機 + YOLOv8 實現路口車輛速度的追蹤識別：（C#代碼，UI界面版） |
Baumer相機如何通過YoloV8深度學習模型實現危險區域人員的實時檢測識別（C#代碼UI界面版）
- AI應用軟件開發實戰專欄【鏈接】
- 工業相機使用YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別
- 工業相機通過YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別的技術背景
- 在相機SDK中獲取圖像轉換圖像的代碼分析
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- 工業相機圖像轉換Bitmap圖像格式和Mat圖像重要核心代碼
- 本地文件圖像轉換Bitmap圖像格式和Mat圖像重要核心代碼
- Mat圖像導入YoloV8模型重要核心代碼
- 代碼實現演示（實現危險區域人員的實時檢測識別）
- 源碼下載鏈接
- 工業相機通過YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別的行業應用
- 關鍵技術細節
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工業相機使用YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別
本項目集成了 YOLOv8 檢測模型 與 C#圖形界面工具，實現了包括圖片、文件夾、視頻與攝像頭等多種輸入方式的實現危險區域人員的實時檢測識別。
Baumer工業相機堡盟相機是一種高性能、高質量的工業相機，可用于各種應用場景，如物體檢測、計數和識別、運動分析和圖像處理。
Baumer的萬兆網相機擁有出色的圖像處理性能，可以實時傳輸高分辨率圖像。此外，該相機還具有快速數據傳輸、低功耗、易于集成以及高度可擴展性等特點。
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Baumer工業相機由于其性能和質量的優越和穩定，常用于高速同步采集領域，通常使用各種圖像算法來提高其捕獲的圖像的質量。
本文以Baumer工業相機作為案例進行演示，實現將工業相機的圖像或者本地圖像夾導入Yolo模型從而實現危險區域人員的實時檢測識別等功能。
工業相機通過YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別的技術背景
本文通過C#中實現一個簡單的UI界面，用于將YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別
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生產作業流程合規檢測算法通過引入yolov8視覺數據智能分析技術，生產作業流程合規檢測算法對生產操作流程進行實時監測和合規性檢測，通過與預設標準進行比對，系統能夠檢測出不合規的操作或異常情況，并及時發出警報提示相關人員采取措施。
用戶可以通過該界面執行以下操作：
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轉換相機圖像為Mat圖像：通過YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別
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轉換本地圖像為mat圖像：通過YoloV8模型實現危險區域人員的實時檢測識別
通過這個UI界面，用戶能夠在實時應用機器視覺數據處理時快速有效地進行操作，無需深入了解圖像數據的底層處理過程。這個簡單的介紹旨在為開發人員提供一個明確的方向，以便開始構建此類應用程序，并且該程序主要用于演示目的。
在相機SDK中獲取圖像轉換圖像的代碼分析
本文介紹使用Baumer工業相機，實現將圖像轉換為Bitmap圖像，再轉換Mat圖像，導入到Yolo模型進行推理，輸出實現危險區域人員的實時檢測識別的結果。
工業相機圖像轉換Bitmap圖像格式和Mat圖像重要核心代碼
//將相機內部圖像內存數據轉為bitmap數據
System.Drawing.Bitmap bitmap = new System.Drawing.Bitmap((int)mBufferFilled.Width, (int)mBufferFilled.Height，(int)mBufferFilled.Width,System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed, (IntPtr)((ulong)mBufferFilled.MemPtr + mBufferFilled.ImageOffset));#region//Mono圖像數據轉換。彩色圖像數據轉換于此不同
System.Drawing.Imaging.ColorPalette palette = bitmap.Palette;
int nColors = 256;
for (int ix = 0; ix < nColors; ix++)
{uint Alpha = 0xFF;uint Intensity = (uint)(ix * 0xFF / (nColors - 1));palette.Entries[ix] = System.Drawing.Color.FromArgb((int)Alpha, (int)Intensity，(int)Intensity, (int)Intensity);
}
bitmap.Palette = palette;
#endregionstring strtime = DateTime.Now.ToString("yyyyMMddhhmmssfff");
string saveimagepath 
