OpenCV：YOLO目标检测 c++

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它能够快速准确地在图像中识别和定位多个对象。YOLO算法将目标检测任务视为一个回归问题，通过一个单一的神经网络直接从图像像素到类别概率和边界框坐标的映射。

在C++中使用OpenCV实现YOLO目标检测通常涉及以下步骤：

1. 加载YOLO模型：首先需要从预训练的YOLO模型文件中加载网络，这些文件包括配置文件（.cfg），预训练权重文件（.weights）和类别名称文件（.names）。

2. 图像预处理：在进行目标检测之前，需要对输入图像进行预处理，比如缩放到网络输入尺寸，归一化等。

3. 进行目标检测：将预处理后的图像输入到YOLO网络中，网络会输出包含多个边界框和对应置信度的预测结果。

4. 筛选和输出结果：根据阈值筛选出置信度高的边界框，并将它们转换为原始图像尺寸上的位置坐标。输出这些边界框和对应的类别标签。

在OpenCV中，YOLO模型通常使用DNN模块来加载和运行。可以使用`cv::dnn::readNetFromDarknet`函数来加载配置和权重文件，并使用`cv::dnn::Net::forward`函数来执行前向传播获取检测结果。