NuGet Package
## Core Managed Libraries
| Package | Description | Link |
| ---------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| **JYPPX.DeploySharp** | DeploySharp API core libraries | [](https://www.nuget.org/packages/JYPPX.DeploySharp/) |
### Native Runtime Libraries
| Package | Description | Link |
| --------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| **JYPPX.DeploySharp.ImageSharp** | An assembly that uses ImageSharp as an image processing tool. | [](https://www.nuget.org/packages/JYPPX.DeploySharp.ImageSharp/) |
| **JYPPX.DeploySharp.OpenCvSharp** | An assembly that uses OpenCvSharp as an image processing tool. | [](https://www.nuget.org/packages/JYPPX.DeploySharp.OpenCvSharp/) |
# ⚙ 如何安装
** DeploySharp**包含了OpenCvSharp、ImageSharp等图像处理方式，同时支持OpenVINO、ONNX Runtime模型部署引擎，因此用户可以根据自己需求自行组合，并安装对应的NuGet Package即可开箱使用。以下总结了常用的一些使用情况的NuGet Package安装场景：
- **OpenVINO推理+OpenCvSharp图像处理**
```shell
JYPPX.DeploySharp
JYPPX.DeploySharp.OpenCvSharp
OpenVINO.runtime.win
OpenCvSharp4.runtime.win
```
- **OpenVINO推理+ImageSharp图像处理**
```shell
JYPPX.DeploySharp
JYPPX.DeploySharp.ImageSharp
OpenVINO.runtime.win
```
- **ONNX Runtime推理+OpenCvSharp图像处理**
```shell
JYPPX.DeploySharp
JYPPX.DeploySharp.OpenCvSharp
OpenCvSharp4.runtime.win
```
- **ONNX Runtime推理+ImageSharp图像处理**
```shell
JYPPX.DeploySharp
JYPPX.DeploySharp.OpenCvSharp
```
- **ONNX Runtime(OpenVINO加速)推理+ImageSharp图像处理**
```shell
JYPPX.DeploySharp
JYPPX.DeploySharp.ImageSharp
Intel.ML.OnnxRuntime.OpenVino
```
- **ONNX Runtime(DML加速)推理+ImageSharp图像处理**
```shell
JYPPX.DeploySharp
JYPPX.DeploySharp.ImageSharp
Microsoft.ML.OnnxRuntime.DirectML
```
- **ONNX Runtime(CUDA加速)推理+ImageSharp图像处理**
```shell
JYPPX.DeploySharp
JYPPX.DeploySharp.ImageSharp
Microsoft.ML.OnnxRuntime.DirectML
```
由于使用CUDA对ONNX Runtime加速受GPU设备型号以及软件版本影响，因此需要按照ONNX Runtime官方提供的版本对应关系进行下载使用，其中ONNX Runtime与CUDA、cuDNN对应关系请参考一下以下链接：
```
https://runtime.onnx.org.cn/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements
```
以上所列出的使用方式均可以通过NuGet Package一键安装，同样的，ONNX Runtime还支持更多加速方式，但需要用户自己进行代码构建，其构建流程与方式，参考官方教程即可，链接为：
```
https://runtime.onnx.org.cn/docs/execution-providers/
```
## 🏷开始使用
如果你不知道如何使用，通过下面代码简单了解使用方法。
### ImageSharp图像处理
```c#
using DeploySharp.Data;
using DeploySharp.Engine;
using DeploySharp.Model;
using SixLabors.ImageSharp;
using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats;
using System;
namespace DeploySharp.ImageSharp.Demo
{
public class YOLOv5DetDemo
{
public static void Run()
{
// 模型和测试图片可以前往QQ群(945057948)下载
// 将下面的模型路径替换为你自己的模型路径
string modelPath = @"E:\Model\Yolo\yolov5s.onnx";
// 将下面的图片路径替换为你自己的图片路径
string imagePath = @"E:\Data\image\bus.jpg";
Yolov5DetConfig config = new Yolov5DetConfig(modelPath);
//config.SetTargetInferenceBackend(InferenceBackend.OnnxRuntime);
Yolov5DetModel model = new Yolov5DetModel(config);
var img = Image.Load(imagePath);
var result = model.Predict(img);
model.ModelInferenceProfiler.PrintAllRecords();
var resultImg = Visualize.DrawDetResult(result, img as Image
许可证书
本项目的发布受[Apache 2.0 license](https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API/blob/csharp3.0/LICENSE.txt)许可认证。
最后如果各位开发者在使用中有任何问题，欢迎大家与我联系。
