一、前言

隨著人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)成為了智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)更是對(duì)系統(tǒng)的反應(yīng)速度和準(zhǔn)確度提出了更高的要求。本文介紹使用OpenCV和YOLOv3實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的方法，演示如何使用OpenCV調(diào)用YOLOv3模型進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)，同時(shí)將識(shí)別的目標(biāo)物體圈出。

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，它包含了眾多計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，可以用于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用開(kāi)發(fā)等方面。OpenCV具有跨平臺(tái)、高效、穩(wěn)定、易用等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于科學(xué)研究、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。

YOLOV3（You Only Look Once）是一種目標(biāo)檢測(cè)算法。相比于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法，YOLOv3具有更高的檢測(cè)速度和準(zhǔn)確性，且具有較強(qiáng)的泛化能力，可以適應(yīng)多種場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。

實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)可以應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人等。在智能監(jiān)控領(lǐng)域，實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)可以用于檢測(cè)監(jiān)控畫(huà)面中的異常情況，如人體入侵、煙火等；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)可以用于檢測(cè)道路上的車輛、行人等，以提高駕駛安全性；在智能機(jī)器人領(lǐng)域，實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)可以用于識(shí)別環(huán)境中的物體，幫助機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航和抓取操作。

Qt制作的界面，運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果：