📌 简介
深度学习与OpenCV的结合，为计算机视觉领域带来了革命性的变化！通过OpenCV提供的高效图像处理工具，与深度学习模型（如CNN、RNN）协同工作，可以实现从图像分类到目标检测的多种任务。
🧰 技术要点
- 模型训练：使用OpenCV读取数据集，结合TensorFlow/PyTorch进行模型训练
- 实时推理：通过OpenCV的
dnn模块加载预训练模型（如YOLO、ResNet） - 数据增强：利用OpenCV的图像变换功能（旋转、翻转、裁剪）提升模型泛化能力
- 性能优化：OpenCV与深度学习框架的GPU加速整合
📷 插入图片：深度学习与OpenCV结合示意图
🚀 应用案例
- 人脸识别：OpenCV处理图像，深度学习模型提取面部特征
- 自动驾驶：结合OpenCV的实时视频流分析与深度学习的环境感知
- 医学影像分析：OpenCV预处理CT/MRI图像，深度学习模型辅助诊断
📌 插入图片：医学影像分析案例
📚 学习资源
📈 插入图片：深度学习模型结构图
🌐 扩展阅读
🔍 插入图片：OpenCV与深度学习框架对比