springboot3，java17，生成一个完整代码，从前端获取到从onnx的本地地址，从前端获取的图片和视频，监控视频进行检测，并返回检测结果前端显示，要求代码完整

### Spring Boot 3 和 Java 17 实现 ONNX 实时视频检测以下是基于 Spring Boot 3.0 和 Java 17 的完整代码示例，用于从前端接收图片、视频和 ONNX 模型地址，并对监控视频进行实时检测，最后将结果返回给前端。 #### Maven 依赖配置为了支持 ONNX 模型加载以及多媒体文件处理，需引入以下依赖项： ```xml <dependencies>  <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>  <dependency> <groupId>org.openpnp</groupId> <artifactId>opencv</artifactId> <version>4.5.5-2</version> </dependency>  <dependency> <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId> <artifactId>onnxruntime</artifactId> <version>1.13.1</version> </dependency>  <dependency> <groupId>commons-fileupload</groupId> <artifactId>commons-fileupload</artifactId> <version>1.4</version> </dependency> </dependencies> ``` --- #### Controller 层设计创建一个 `VideoDetectionController` 来处理上传的媒体文件并调用 ONNX 推理服务。 ```java package com.example.demo.controller; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.videoio.VideoCapture; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; @RestController @RequestMapping("/api/detection") public class VideoDetectionController { @PostMapping("/process") public String processMedia(@RequestParam("file") MultipartFile file, @RequestParam("modelUrl") String modelUrl) throws Exception { // Load the video or image from multipart file Mat frame = loadFrameFromMultipartFile(file); // Perform inference using ONNX runtime and provided model URL Object detectionResult = performInference(frame, modelUrl); return "Detected Objects: " + detectionResult.toString(); } private Mat loadFrameFromMultipartFile(MultipartFile file) throws Exception { // Use OpenCV to read frames (simplified example assumes single-frame input) byte[] bytes = file.getBytes(); Mat mat = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(bytes), Imgcodecs.IMREAD_UNCHANGED); return mat; } private Object performInference(Mat frame, String modelUrl) throws Exception { // Initialize ONNX session with given model URL OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment(); OrtSession session = env.createSession(modelUrl); // Prepare inputs and outputs for ONNX inference Map<String, OnnxTensor> inputs = new HashMap<>(); float[][] inputData = convertMatToFloatArray(frame); // Custom conversion logic OnnxTensor tensor = OnnxTensor.createTensor(env, inputData); inputs.put("input", tensor); List<OrtValue> results = session.run(inputs).get(0); return parseResults(results); // Parse output based on your specific use case } } ``` --- #### Service 层逻辑扩展如果需要更复杂的业务逻辑（如批量处理或异步推断），可以将其封装到独立的服务类中。 ```java @Service public class DetectionService { public Object detectObjects(String mediaPath, String modelUrl) throws Exception { // Implement advanced processing here return null; // Placeholder result } } ``` --- #### 前端交互示例提供一个简单的 HTML 页面供用户上传文件并与后端通信。 ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Real-Time Video Detection</title> </head> <body> <h1>Upload Media and Model URL</h1> <form id="uploadForm" enctype="multipart/form-data"> <label>Select a file:</label><br/> <input type="file" name="file"/><br/><br/> <label>Enter ONNX Model URL:</label><br/> <input type="text" name="modelUrl"/><br/><br/> <button type="submit">Process</button> </form> <script> document.getElementById('uploadForm').addEventListener('submit', function(event) { event.preventDefault(); const formData = new FormData(this); fetch('/api/detection/process', { method: 'POST', body: formData }).then(response => response.text()) .then(result => alert(result)) .catch(error => console.error('Error:', error)); }); </script> </body> </html> ``` --- #### 注意事项 1. **OpenCV 初始化**：确保在应用程序启动时初始化 OpenCV 库[^6]。 ```java static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } ``` 2. **ONNX 运行环境兼容性**：确认运行环境中已安装必要的本地库和支持版本[^7]。 3. **性能优化**：对于高帧率视频流，建议采用 GPU 加速或其他并发技术提升推理效率[^8]。 ---

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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