《------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 |
|---|---|---|
| 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高防護相機如何通過YoloV8深度學習模型實現火星隕石坑的檢測識別（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模型實現火星隕石坑的檢測識別
- 工業相機通過YoloV8模型實現火星隕石坑的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
-
- 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（實現火星隕石坑的檢測識別）
- 源碼下載鏈接
- 工業相機通過YoloV8模型實現火星隕石坑的檢測識別的行業應用
- 關鍵技術細節
?
工業相機使用YoloV8模型實現火星隕石坑的檢測識別
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火星隕石坑的檢測識別。
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。
?
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模型從而實現火星隕石坑的檢測識別等功能。
工業相機通過YoloV8模型實現火星隕石坑的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模型實現火星隕石坑的檢測識別
。
用戶可以通過該界面執行以下操作：
-
轉換相機圖像為Mat圖像：通過YoloV8模型實現火星隕石坑的檢測識別
-
轉換本地圖像為mat圖像：通過YoloV8模型實現火星隕石坑的檢測識別
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，輸出實現火星隕石坑的檢測識別的結果。
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 =
)
