cv.dnn介绍及常用模块_cv::dnn

介绍

OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，即模型训练好了，进行预测，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。

OpenCV那为什么要实现深度学习模块？

• 轻量型。DNN模块只实现了推理功能，代码量及编译运行开销远小于其他深度学习模型框架。

• 使用方便。DNN模块提供了内建的CPU和GPU加速，无需依赖第三方库，若项目中之前使用了OpenCV，那么通过DNN模块可以很方便的为原项目添加深度学习的能力。

• 通用性。DNN模块支持多种网络模型格式，用户无需额外的进行网络模型的转换就可以直接使用，支持的网络结构涵盖了常用的目标分类，目标检测和图像分割的类别

DNN模块还有网络层面的优化

• 层融合:层融合通过对网络结构的分析，把多个层合并到一起，从而降低网络复杂度和减少运算量。
• 内存复用:第一种内存复用的方法是输入内存复用,即当前层的输出复用当前层的输入。第二种内存复用的方法是后续层复用前面层的输出。

常用模块

dnn.blobFromImage

blobFromImage(image, 
                  scalefactor=None, 
                  size=None, 
                  mean=None, 
                  swapRB=None, 
                  crop=None,