一、前言

隨著人工智能和計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測成為了智能監(jiān)控、自動駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。實(shí)時目標(biāo)檢測更是對系統(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)時目標(biāo)檢測的方法，演示如何使用OpenCV調(diào)用YOLOv3模型進(jìn)行實(shí)時目標(biāo)檢測，同時將識別的目標(biāo)物體圈出。

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一個開源的計算機(jī)視覺庫，它包含了眾多計算機(jī)視覺算法，可以用于圖像處理、計算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)等方面。OpenCV具有跨平臺、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)檢測算法。相比于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法，YOLOv3具有更高的檢測速度和準(zhǔn)確性，且具有較強(qiáng)的泛化能力，可以適應(yīng)多種場景下的目標(biāo)檢測任務(wù)。

實(shí)時目標(biāo)檢測系統(tǒng)可以應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如智能監(jiān)控、自動駕駛、智能機(jī)器人等。在智能監(jiān)控領(lǐng)域，實(shí)時目標(biāo)檢測可以用于檢測監(jiān)控畫面中的異常情況，如人體入侵、煙火等；在自動駕駛領(lǐng)域，實(shí)時目標(biāo)檢測可以用于檢測道路上的車輛、行人等，以提高駕駛安全性；在智能機(jī)器人領(lǐng)域，實(shí)時目標(biāo)檢測可以用于識別環(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)檢測的結(jié)果：