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# onnx-inference4j-play
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### 🎯 项目简介
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`onnx-inference4j-play` 是一个基于 **Java** 和 **ONNX Runtime** 的推理识别工具，提供了直观的可视化窗口，支持多种场景下的模型推理，包括图像、视频、流媒体等。🖼️📹
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它具备 **多模型推理**、**目标跟踪**、**动态源切换** 和 **文件拖拽** 功能，适用于各类推理场景，使用体验流畅友好。✨
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### 🏗️ 软件架构
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- **Java 8**
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- **CUDA 11.8** (可以根据需要在 `onnxruntime-gpu` 依赖中适配不同版本)
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- 基于 **ONNX Runtime** 和 **OpenCV** 实现图像与视频处理
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- 采用 **FlatLaf** 提供现代化的 Swing UI 风格
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### 📦 依赖环境
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#### **主要依赖**
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- **onnxruntime-gpu**: 提供 ONNX 模型的 GPU 推理支持
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- **flatlaf**: 用于美化 Swing 界面，提供现代风格
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- **opencv**: 负责图像和视频处理操作
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- **lombok**: 简化 Java 代码的 Getter/Setter 等样板代码
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- **fastjson**: 用于高效的 JSON 序列化与反序列化
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### 💻 安装步骤
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1. **安装 Java 8**
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项目基于 **Java 8**，请确保系统已安装该版本。
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下载地址：[Java SE Development Kit 8](https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html)
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2. **安装 CUDA 11.8**
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如果使用 GPU 推理功能，请确保安装 CUDA 11.8，或根据你的 GPU 环境调整 `onnxruntime-gpu` 依赖版本。
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3. **克隆代码并构建**
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使用以下命令克隆并构建项目：
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```
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bash复制代码git clone https://gitee.com/sulv0302/onnx-inference4j-play.git
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cd onnx-inference4j-play
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mvn clean install
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复制项目中的lib目录到打包后的jar包同层级
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```
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### 📝 使用说明
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1. **拖拽模型**到模型区域
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2. **选择视频、图片**或填写**流地址**
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3. 点击**播放按钮**即可开始推理识别
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功能特性：
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- 支持 **多模型** 推理识别
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- **图像识别**、**视频识别** 和 **流地址识别**
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- 动态启用或禁用**目标跟踪**
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- **实时切换** 图片、视频源，支持 **拖拽文件**
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### 🛠 功能概览
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- **拖拽文件支持**：用户可以通过拖拽模型、图片、视频文件到界面进行加载
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- **模型加载**：支持 ONNX 格式模型，配合标签文件进行推理
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- **视频/图像推理**：可加载本地视频、图片或通过流地址进行实时推理
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- **目标跟踪**：提供简单的目标跟踪功能，可根据用户需要启用/禁用
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### 📚 使用示例
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#### 加载模型
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用户可以从本地拖拽 **.onnx** 模型文件及对应的 **.txt** 标签文件至界面，或通过“选择模型”按钮加载。
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#### 选择视频或图片
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点击“选择视频”或“选择图片”按钮，选择文件后即可进行推理，支持的视频格式包括 **mp4**、**avi**、**mkv** 等。
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#### 启用目标跟踪
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在顶部的 **“启用目标跟踪”** 选项中，勾选或取消勾选以动态启用/禁用目标跟踪功能。
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### 🙌 参与贡献
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1. Fork 本仓库
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2. 新建 Feat_xxx 分支
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3. 提交代码
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4. 新建 Pull Request
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欢迎提交 bug 报告和建议。
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视频预览地址
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**https://blog.csdn.net/weixin_45598445/article/details/142835487?spm=1001.2014.3001.5502**
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