opencv神经网络应用c++

OpenCV可以和其他深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、PyTorch等）配合使用，实现神经网络的应用。在C++中，可以使用OpenCV的dnn模块来加载和运行深度学习模型。具体步骤包括：

1. 导入模型和权重文件，如下所示：

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb", "weights.pb");

2. 读取图像并进行预处理，如下所示：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123), false, false);

3. 将预处理后的图像输入到神经网络中，如下所示：

net.setInput(blob);

4. 运行模型，如下所示：

cv::Mat output = net.forward();

5. 解析输出结果，如下所示：

cv::Mat scores = output.reshape(1, 1);
cv::Point classId;
double confidence;
cv::minMaxLoc(scores, 0, &confidence, 0, &classId);

以上是OpenCV神经网络应用的一般步骤，具体实现要根据具体的模型和应用场景进行调整。