OpenCV目标检测入门教程 📸🔍

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，OpenCV作为开源视觉库，提供了多种实现方式。以下为学习路径与关键知识点：

1. 基础概念 📚

• 定义：在图像中识别并定位特定对象（如人脸、车辆等）
• 常用算法：
  • 基于传统方法：Haar级联、HOG+线性分类器
  • 基于深度学习：YOLO、SSD、Faster R-CNN
• 应用场景：安防监控、自动驾驶、AR/VR交互

2. 开发流程 ⚙️

# 环境准备
pip install opencv-python

• 加载预训练模型：cv2.dnn.readNet()（以YOLO为例）
• 图像预处理：缩放/归一化/色彩空间转换
• 检测推理：net.setInput() + net.forward()
• 结果解析：坐标转换与边界框绘制

3. 实战示例 📖

import cv2

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 读取图像
img = cv2.imread("test.jpg")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416,416), swapRB=True, crop=False)

# 推理过程
net.setInput(blob)
layer_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()
detections = net.forward(layer_names)

4. 扩展学习 🌐

• OpenCV官方文档 提供完整API说明
• 推荐进阶路径：/zh/learn/opencv/face_detection（人脸检测专项）
• 实时检测案例：/zh/learn/opencv/live_camera（含代码演示）

💡 提示：检测性能受模型复杂度与图像分辨率影响，建议从低分辨率开始调试