C# Bitmap圖像與深度學習融合

在C#中，可以使用OpenCV庫來處理圖像，并結合深度學習模型進行圖像識別、分類等任務。以下是一個簡單的示例，演示如何加載一張圖片并使用預訓練的深度學習模型進行目標檢測：

using System;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 加載圖像
        Mat image = Cv2.ImRead("example.jpg");

        // 加載深度學習模型
        Net net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

        // 轉換圖像格式
        Mat inputBlob = CvDnn.BlobFromImage(image, 1.0, new OpenCvSharp.Size(300, 300), new Scalar(127.5, 127.5, 127.5), true, false);

        // 設置輸入
        net.SetInput(inputBlob);

        // 前向傳播
        Mat detection = net.Forward();

        // 處理檢測結果
        for (int i = 0; i < detection.Rows; i++)
        {
            float confidence = detection.At<float>(i, 2);

            // 對置信度大于閾值的檢測結果進行處理
            if (confidence > 0.5)
            {
                int classId = (int)detection.At<float>(i, 1);

                int left = (int)(detection.At<float>(i, 3) * image.Width);
                int top = (int)(detection.At<float>(i, 4) * image.Height);
                int right = (int)(detection.At<float>(i, 5) * image.Width);
                int bottom = (int)(detection.At<float>(i, 6) * image.Height);

                // 繪制邊界框
                Cv2.Rectangle(image, new OpenCvSharp.Point(left, top), new OpenCvSharp.Point(right, bottom), new Scalar(0, 255, 0), 2);
            }
        }

        // 顯示結果
        Cv2.ImShow("Result", image);
        Cv2.WaitKey();
    }
}

在這個示例中，我們首先加載了一張圖片，并使用OpenCV的Dnn模塊加載了一個預訓練的深度學習模型。然后，我們將圖像轉換為模型的輸入格式，并通過前向傳播得到了檢測結果。最后，我們根據檢測結果繪制了邊界框，并顯示了處理后的圖像。通過這種方式，我們可以將C#與深度學習模型結合起來，實現各種圖像處理任務。