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C# OpenCV机器视觉:利用TrashNet实现垃圾分类

article 2025/2/7 17:31:34

在繁华的都市里，垃圾分类成了让人头疼的难题。阿强住在一个老旧小区，每天扔垃圾的时候，他都要对着垃圾桶纠结半天：“这到底是可回收物，还是有害垃圾啊？要是分错了，会不会被罚款？” 阿强一边挠着头，一边看着手中的垃圾，感觉自己像个在迷宫里找不到出口的小可怜。

一天，阿强在网上闲逛，突然看到一篇关于 TrashNet 的文章。“TrashNet？这是什么神秘组织？” 阿强好奇地点进去，发现这是一个专门用于垃圾分类的深度学习模型。“哇，这不就是我一直在找的‘垃圾分类神器’嘛！” 阿强兴奋得从椅子上跳起来，眼睛里闪烁着希望的光芒。

第一章：神秘的 TrashNet 登场

阿强迫不及待地开始研究 TrashNet。原来，TrashNet 是由一群热心环保的技术大神开发的。他们看到人们在垃圾分类上的困扰，就决定用科技的力量来解决这个问题。TrashNet 经过大量垃圾图片的 “训练”，已经能像个经验丰富的垃圾分类专家一样，准确识别出各种垃圾的类型。

“太神奇了！这简直就是垃圾世界的‘超级侦探’啊！” 阿强惊叹道。他想象着 TrashNet 在数据的海洋里 “学习” 的场景，就像一个勤奋的学生在知识的图书馆里疯狂阅读。“有了它，我就能告别垃圾分类的烦恼，成为小区里的‘垃圾侠’啦！” 阿强握紧拳头，仿佛已经看到自己站在垃圾桶前，指挥着垃圾们各归其位的帅气模样。

第二章：筹备 “垃圾侠” 行动

阿强决定用 OpenCvSharp 来实现基于 TrashNet 的垃圾分类识别。他先在电脑上安装好 OpenCvSharp 库，这个过程并不顺利，各种报错和依赖问题让阿强差点崩溃。“这电脑怎么跟我作对啊！” 阿强一边抱怨，一边疯狂地在网上搜索解决办法。经过一番折腾，终于安装成功了。

“呼，总算是搞定了！” 阿强擦了擦额头上的汗，长舒了一口气。他打开 Visual Studio，创建了一个新的 C# 项目，准备大展身手。

第三章：代码冲锋 —— 垃圾分类的 “魔法咒语”

阿强开始编写代码，他的手指在键盘上飞舞，就像在弹奏一首激昂的乐章。

using System;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;

namespace TrashClassification
{
    class Program
    {
        static void Main()
        {
            // 1. 加载TrashNet模型，这就像召唤出垃圾分类的“超级英雄”
            Net net = Cv2.Dnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "trashnet.caffemodel");

            // 2. 读取要分类的垃圾图像，这里假设图像路径为“trash_image.jpg”
            Mat image = Cv2.ImRead("trash_image.jpg");
            if (image.Empty())
            {
                Console.WriteLine("哎呀，图像读取失败啦！是不是路径写错了或者图像文件损坏了？赶紧检查检查。");
                return;
            }

            // 3. 图像预处理，把图像调整成模型能“看懂”的样子
            Mat blob = Cv2.Dnn.BlobFromImage(image, 1.0 / 255.0, new Size(224, 224), new Scalar(0, 0, 0), true, false);

            // 4. 将预处理后的图像输入模型进行预测
            net.SetInput(blob);
            Mat predictions = net.Forward();

            // 5. 解析预测结果，找出可能性最大的垃圾类别
            int[] classIds = new int[1];
            float[] confidences = new float[1];
            Point[] classIndices;
            Cv2.MinMaxLoc(predictions.Reshape(1, 1), out _, out float maxValue, out _, out classIndices);
            classIds[0] = classIndices[0];
            confidences[0] = maxValue;

            // 6. 定义垃圾类别标签数组，这里假设标签顺序为：可回收物、有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾
            string[] classLabels = { "可回收物", "有害垃圾", "厨余垃圾", "其他垃圾" };
            string predictedClass = classLabels[classIds[0]];

            Console.WriteLine($"预测结果：这是{predictedClass}，可信度为{confidences[0] * 100}%");

            // 显示图像，看看我们要分类的垃圾长啥样
            Cv2.ImShow("Trash Image", image);
            Cv2.WaitKey(0);
            Cv2.DestroyAllWindows();
        }
    }
}

代码解析

加载 TrashNet 模型：阿强用Cv2.Dnn.ReadNetFromCaffe方法加载了 TrashNet 模型，这就像是给垃圾分类行动找了个厉害的 “指挥官”，所有的分类指令都要听它的。
读取图像：使用Cv2.ImRead读取垃圾图像，如果图像读取失败，就像没找到要分类的垃圾，程序自然没法继续，所以要检查并提示。
图像预处理：通过Cv2.Dnn.BlobFromImage把图像转换成模型能处理的格式，调整大小、归一化等操作，就像给垃圾穿上了 “标准制服”，让模型能轻松识别。
模型预测：把预处理后的图像输入模型，模型就开始 “思考”，给出预测结果，这个结果就像模型给出的 “答案”。
解析结果：从模型给出的预测结果中找到可能性最大的类别索引，再根据预先定义的类别标签数组，找到对应的垃圾类别名称，这样就能知道垃圾属于哪一类啦。
显示结果：最后，把预测结果打印出来，还显示出要分类的垃圾图像，让阿强能直观地看到分类情况。

第四章：实战检验 ——“垃圾侠” 初显身手

阿强准备好一张垃圾图片，小心翼翼地运行程序。屏幕上很快显示出了预测结果：“预测结果：这是可回收物，可信度为 95%”。

“哈哈，成功啦！” 阿强大喊一声，兴奋地在房间里转圈圈。他迫不及待地把这个好消息告诉了小区的邻居们。大家都对阿强的 “高科技” 垃圾分类方法赞不绝口。

从那以后，阿强经常拿着手机，用他的垃圾分类程序帮助邻居们分类垃圾。在他的带动下，小区的垃圾分类工作变得井井有条，环境也越来越整洁。阿强也成了小区里人人皆知的 “垃圾侠”，大家都夸他是环保小卫士。

阿强知道，这只是一个开始。他打算继续研究，让垃圾分类程序更加准确和智能。他相信，只要大家一起努力，用科技的力量助力环保，我们的城市一定会变得更加美丽。而他，也会继续在 “垃圾侠” 的道路上，守护着这片绿色家园。

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