引言YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，因其速度快和准确度高而被广泛应用。OpenCV 的 DNN（Deep Neural Networks）模块为我们提供了一个简单易用的 API，用于加载和运行预先训练的深度学习模型。本文将详细介绍如何使用 OpenCV 的 DNN 模块来进行 YOLOv5 的目标检测。 准备工作使用vcpkg直接安装 核心代码解析结构体和

引言计算机中的目标检测与人类识别物体的方式相似。作为人类，我们可以分辨出狗的形象，因为狗的特征是独特的。尾巴、形状、鼻子、舌头等特征综合在一起，帮助我们把狗和牛区分开来。 同样，计算机能够通过检测与估计物体的结构和性质相关的特征来识别物体。其中一个特征就是边缘。 在数学上，边是两个角或面之间的一条线。边缘检测的关键思想是像素亮度差异极大的区域表示边缘。因此，边缘检测是对图像亮度不连续性的一种度量。

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