C#实现条形码读取功能的方式有很多，比如使用ZXING、ZBar等。Opencv本身支持条形码读取，Opencvsharp作为Opencv的.NET封装，能实现Opencv的大部分功能，不足的是Opencvsharp却没打通条码读取功能，需要修改Opencvsharp源代码，重新编译，没有细研究怎么去修改。于是想到了另一种简单的实现方法：将Opencv的条形码功能进行了封装，给Opencvshar

/模拟数据{1，2.........24}C++ 中代码 ,导出为DLL。C# 加载导出的dll。

本文介绍了一个基于YOLOv11的人脸检测与关键点定位模型实现。该模型使用OpenCV和DNN模块，能够检测人脸并定位5个关键点（左眼、右眼、鼻子、左嘴角、右嘴角）。主要功能包括：1）加载ONNX格式的预训练模型；2）使用letterbox方法进行图像预处理；3）执行推理并解析输出数据；4）将检测框和关键点坐标映射回原图尺寸；5）应用NMS筛选结果；6）可视化检测结果。模型支持CPU推理，检测结果

opencv_zoo-main\models\license_plate_detection_yunet中有个lpd_yunet车牌检测的例子，只有python版本的，笔者平时OpencvSharp用的较多，于是想着用OpencvSharp来实现，但是笔者对python不怎么熟悉，经过一番折腾，终于实现了该功能。// 第二个类的分数。if (Cv2.WaitKey(1) == 27) // ESC

本文介绍了DEIMv2目标检测模型的实现与使用。该模型特别适合小目标检测，输入尺寸为640×640，输出包含检测框、类别和置信度。文章详细展示了基于OpenVINO和OpenCVSharp的C#实现代码，包括模型加载、图像预处理、推理执行及结果可视化等功能。代码封装为DEIMv2Detector类，提供完整的图像处理流水线，支持自动调整图像尺寸、归一化处理和检测结果绘制。使用示例演示了如何加载模型

本文介绍了一个基于OpenCV的手势识别系统实现，包含手掌检测和手部关键点检测两个阶段。系统使用C#封装了两个核心类：PalmDetector负责手掌检测，MPHandPose处理手部姿态估计，通过ONNX模型进行推理。代码提供了完整的预处理、推理和后处理流程，包括图像缩放、旋转校正、坐标变换等关键步骤。可视化部分实现了2D手势渲染和3D手部姿态展示，支持实时摄像头输入处理。该系统采用了Media

读光团队开源的票证检测矫正模型基于ResNet18-FPN架构，支持任意角度、多卡证票据混贴场景检测，准确率高达99%。该模型具备四大优势：1）高效处理身份证、银行卡等1200张测试数据；2）支持四方向判别和复印件检测；3）推理速度达14.3FPS（A100显卡）；4）提供完整的OpenCVSharp实现方案，包含图像预处理、模型推理和后处理流程。实测表明，该模型在票据矫正效果和推理速度上均优于同

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