简介
图像识别是深度学习在计算机视觉领域的重要应用，OpenCV提供了强大的工具支持。通过以下步骤，您可以快速入门：
环境准备
安装Python环境，配置OpenCV库（pip install opencv-python）及深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）模型选择
常用模型包括：- 卷积神经网络（CNN）
- 基于预训练网络的迁移学习（如ResNet、YOLO）
- 小目标检测模型（如MobileNet）
训练流程
- 数据预处理（标注/归一化）
- 模型构建与编译
- 训练与验证
- 模型优化（如量化/剪枝）
部署应用
使用OpenCV的dnn模块加载训练好的模型，实现实时图像识别
示例代码
import cv2
# 加载预训练模型
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model.pb', 'labels.txt')
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1, (224, 224), (0,0,0), swapRB=True)
# 推理
net.setInput(blob)
outs = net.forward()
# 显示结果
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
# 绘制边界框...
cv2.imshow('识别结果', img)
应用场景
- 🧑🤝🧑 人脸识别：门禁系统、手机解锁
- 📦 物体检测：物流分拣、自动驾驶
- 🧬 医学影像分析：病灶定位、细胞识别
- 📱 移动端应用：实时图像分类、AR特效