如何在OpenCV图像识别的代码中插入非极大值抑制

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种用于滤除冗余边框的技术，常用于目标检测和图像识别中。在OpenCV图像识别的代码中，可以通过以下步骤插入非极大值抑制：

1. 首先，确定需要进行非极大值抑制的目标检测算法，如基于滑动窗口的目标检测算法或基于卷积神经网络的目标检测算法。

2. 在目标检测的过程中，生成一系列候选框或边框，每个候选框都包含一个可能的目标。

3. 对于每个候选框，计算其得分或置信度，该得分可通过目标检测算法的输出得到。

4. 对所有候选框按照得分从高到低排序。

5. 从得分最高的候选框开始，遍历所有候选框，对于每个候选框，检查其与之前已经保留的候选框的重叠度是否超过了一定的阈值，如果是，则舍弃该候选框，否则保留该候选框。

6. 继续遍历下一个候选框，重复步骤5，直到所有候选框都被遍历完。

7. 最终保留下来的候选框即为非极大值抑制后的结果。

在实际代码实现中，可以使用OpenCV提供的函数cv::dnn::NMSBoxes()来实现非极大值抑制。该函数需要传入候选框的得分、候选框的坐标、阈值等参数，返回保留下来的非极大值抑制后的候选框的索引。具体使用方法可参考OpenCV官方文档。