深度學習模型訓練完成后，如何高效地將其部署到實際應用中并進行準確預測？這正是模型推理與后處理的核心任務。OpenCV 的 dnn 模塊為此提供了強大支持，本文將深入探討 OpenCV 在深度學習模型推理與后處理中的關鍵技術與實踐。
第一部分：基礎概念與環境搭建
1.1 核心概念解析
-
模型推理 (Inference)：利用訓練好的模型對輸入數據進行預測
-
后處理 (Post-processing)：將模型原始輸出轉化為可理解的業務結果
-
OpenCV DNN 模塊：跨平臺推理引擎，支持多種模型格式
1.2 環境配置
# 安裝依賴
pip install opencv-python opencv-python-headless numpy# 驗證安裝
import cv2
print(cv2.__version__) # 需 >= 4.2.0 以獲得完整DNN功能
