欢迎阅读 OpenCV 的深度学习网络（DNN）模块使用文档！该模块为开发者提供了与深度学习模型交互的接口，支持多种框架（如 Caffe、TensorFlow、PyTorch 等）。以下是关键内容概览：
🧠 核心功能
- 模型加载：通过
readNet方法加载预训练模型 - 输入处理：使用
blobFromImage对图像进行预处理 - 推理执行：调用
forward方法进行模型推理 - 输出解析：提取检测框、分类结果等信息
📌 快速入门步骤
- 安装依赖：确保已安装 OpenCV 和对应框架的库
- 加载模型：
cv2.dnn.readNet(model_path, config_path) - 预处理输入：
cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor, size, mean) - 执行推理：
net.setInput(blob)后调用net.forward() - 后处理结果：解析输出层数据并可视化
示例代码可参考：OpenCV DNN 模块官方教程
📚 扩展阅读
📌 注意事项
- 模型文件需与框架版本匹配
- 输入尺寸需根据模型要求调整
- 推理速度与硬件性能密切相关
- 建议使用
cv2.dnn.blobFromImage替代手动归一化
如需进一步了解模型部署，可查看 OpenCV DNN 模型部署指南