Alturos.Yolo是可以在Csharp平台下进行是图片识别的基础框架。目前经过训练的最新框架，已经支持9000种物品类别的识别。Yolo可识别静态图片，但主要功能可以对视频进行动态识别，用最新Nvidia titan Gpu，最高可支持60帧。目前我的框架只训练了十几个个种类的物品，从网上下载了几张图片，显示一下机器学习的成果。
经过进一步训练，识别准确率可以达到99%以上。
闲话不多讲，上实际步骤。
一、案例前置条件准备
1、安装完成vs2017以上版本，我安装的是2019 conmmunite版本；
2、安装完成cuda。（可到cuda官网下载安装包，安装详细步骤，后文将详细介绍）；
3、安装CUDNN (加速用的，可以不安装)
下载 cuDNN 7.0 for CUDA 9.1: https://developer.nvidia.com/cudnn
下载解压缩后，将文件夹中的cndnn64_7.dll、cudnn.h、cudnn.lib分别复制到
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\include
C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64
二、编码
1、打开vs2019，选择新建winForm程序，点击下一步。
2、项目名称和位置可以随意，框架需选择4.7.2，否则可能会出现与Yolo兼容的情况。然后点击下一步
3、在winform窗体添加三类，共四个控件。1、在左上角的放置Picturebox控件；2、下方放置dataGridView控件；3、右边分别放两个botton，显示分别改为打开图片和检测图片
4、双击打开图片按钮，添加事件代码
4、双击检测图片按钮，添加事件代码
代码添加的过程中，需要添加相应的引用。添加引用可以在代码编写之前加上，也可以在代码编写过程中由系统进行添加。
4、为datagriview空间添加数据源。按照图片中红框中标识的步骤进行即可
步骤一
步骤二
步骤三
对于这个识别程序，到此为止已经基本完成。点击vs2019运行，即可出现教程开始时贴出图片截图的内容。
Alturos.Yolo可以进行动态视频的识别，稍后的博客中我会陆续贴出制作成果和教程。神经网络深度学习的训练过程也会在稍后贴出教程，敬请期待。
有需要交流或者内容有不完善的地方，可以给我留言或者加QQ，54550564。
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