本文作者Color Space，文章未经作者允许禁止转载！
本文将介绍OpenCVSharp DNN模块加载自己训练的TensorFlow模型做目标检测（含手势识别、骰子识别、菜品识别）！
前言：
下文中所使用的的模型(.pb)均是基于TensorFlow Object Detection API训练的，适应Model Zoo中的SSD和Faster-RCNN模型，训练好之后需要通过OpenCV转换生成配置文件(.pbtxt)，这个可以参考上篇文章，有做介绍：
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本文作者Color Space，文章未经作者允许禁止转载！ 本文将介绍OpenCVSharp DNN模块加载TensorFlow模型做目标检测！ 测试图像： 模型文件与测试图片下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/
题目要求：了解opencv的DNN库，给定一张自然场景图片，使用训练好的yolov3模型，进行目标检测结果输出。 分析： 1）opencv的DNN模块集成了很多
----回顾之前----- 需要准备的东西: caffee 模型(已经训练好的官网):网盘 password:dqvfopencv 环境 主要的代码片段: 所需的头文件添加: #include <opencv4/opencv2/openc
这边文章将介绍基于dnn模块的yolov5 onnx模型的部署 包括读取模型和数据处理和后处理先给出整个项目的源码yolov5版本为4.0opencv 为 4.5.2使用的模型是自己训练的 类别数为5的模型不同的版本此源码可能会报错 由于ope
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