🧠 简介

OpenCV的深度学习模块为开发者提供了强大的工具，用于构建和训练神经网络模型。本教程将从基础概念入手，逐步引导您掌握使用OpenCV进行神经网络开发的实践方法。

📚 核心概念

  • 神经网络结构：包含输入层、隐藏层、输出层
  • 常用模型：CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）
  • 训练流程：数据准备 → 模型构建 → 损失函数 → 优化器 → 训练迭代
  • 部署应用：支持ONNX格式模型导出与推理

🛠 实现步骤

  1. 安装依赖： 
    pip install opencv-python-headless
  2. 加载预训练模型： 
    net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("model.pb", "config.pbtxt")
  3. 构建网络层： 
    layer_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()
  4. 进行推理： 
    net.setInput(blob)
output = net.forward(layer_names)

🎯 应用场景

  • 图像分类（如使用AlexNet或VGGNet）
  • 目标检测（如YOLO或SSD模型）
  • 人脸识别（基于FaceNet架构）
  • 自动驾驶视觉感知系统

📚 扩展阅读

深入理解OpenCV深度学习模块
神经网络优化技巧

Neural_Networks
Convolutional_Neural_Network
Deep_Learning_Application