深度学习模型在 OpenCV 中的部署是一个重要的环节，它涉及到将训练好的模型应用到实际应用中。以下是一些关于深度学习模型在 OpenCV 中部署的要点。

部署步骤

  1. 模型选择：首先需要选择一个合适的深度学习模型。OpenCV 支持多种深度学习模型，如 YOLO、SSD、MobileNet 等。
  2. 模型加载：使用 OpenCV 的 dnn 模块加载预训练的模型。
  3. 输入预处理：根据模型的要求对输入图像进行预处理，如调整图像大小、归一化等。
  4. 模型推理：使用加载的模型对预处理后的图像进行推理。
  5. 结果后处理：根据模型的输出进行结果后处理，如识别物体、分类等。

实例

以下是一个使用 OpenCV 部署 YOLO 模型的简单示例：

import cv2

# 加载 YOLO 模型
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 调整图像大小
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)

# 设置输入
net.setInput(blob)

# 推理
layers_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layers_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

outputs = net.forward(output_layers)

# 后处理
# ...

扩展阅读

更多关于 OpenCV 深度学习部署的信息，请参考 OpenCV 深度学习教程。

深度学习模型部署流程图