opencvdnn关键点

OpenCV DNN (Deep Neural Networks) 是 OpenCV 中用于深度学习功能模块的一部分，它允许开发者在计算机视觉应用中利用预先训练好的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）。关键点主要包括以下几个方面：

1. **模型加载和配置**：DNN模块提供API来加载预训练的模型文件（如.Caffe、TensorFlow或.onnx格式），并配置网络结构，如输入尺寸、层名称等。

2. **前向传播**：通过设置输入数据，可以执行模型的前向计算，得到对图像的预测结果，比如物体检测、分类、关键点定位等。

3. **目标检测**：关键点检测通常涉及使用基于深度学习的关键点检测算法，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、YOLO（You Only Look Once）或更复杂的Face++和OpenPose，它们能识别出图片中的人体关节或面部特征点。

4. **性能优化**：对于实时应用，DNN提供了各种优化技术，如批处理处理、内存优化和硬件加速（如CUDA支持），以提高运行速度。

5. **深度学习框架支持**：OpenCV DNN支持多种深度学习框架，包括Caffe、TensorFlow、Darknet和ONNX，这使得跨框架的迁移和比较变得容易。