OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的工具和函数来处理图像和视频。在本节中，我们将介绍一些常用的 OpenCV 深度学习工具。

工具列表

  • 深度学习模块 (DNN): 用于加载和运行深度学习模型。
  • 卷积神经网络 (CNN): 用于图像识别和分类。
  • 目标检测: 用于检测图像中的物体。

深度学习模块 (DNN)

深度学习模块允许你加载和运行深度学习模型。以下是一些常用的操作：

  • 加载模型: 使用 cv2.dnn.readNetFromONNX() 或 cv2.dnn.readNetFromTensorflow() 加载模型。
  • 前向传播: 使用 net.forward() 进行前向传播。
  • 获取输出: 使用 net.getUnconnectedOutLayersNames() 获取输出层名称。

卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络是深度学习中最常用的模型之一。以下是一些常用的 CNN 模型：

  • AlexNet: 一种早期的 CNN 模型，用于图像分类。
  • VGGNet: 一种具有多个卷积层的 CNN 模型。
  • ResNet: 一种具有残差连接的 CNN 模型。

目标检测

目标检测是计算机视觉中的一项重要任务。以下是一些常用的目标检测算法：

  • SSD: 单尺度检测器。
  • YOLO: 你只看一次的目标检测。
  • Faster R-CNN: 一种基于区域提议的目标检测算法。

扩展阅读

更多关于 OpenCV 深度学习的资料，请访问我们的 深度学习教程。

CNN Model