深度学习与OpenCV：Python实现实时视频目标检测

在计算机视觉领域中，目标检测是一项重要的任务，它能够识别并定位图像或视频中的特定对象。深度学习和OpenCV是两个强大的工具，它们结合起来可以实现高效的实时视频目标检测。本文将介绍如何使用Python编程语言和这两个工具来实现实时视频目标检测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装必要的库和工具。确保已经安装了Python和OpenCV，并安装以下Python库：numpy、argparse、imutils和tensorflow。

pip install numpy argparse imutils tensorflow

接下来，我们将使用深度学习模型来进行目标检测。在本例中，我们将使用TensorFlow的目标检测API，它提供了一系列预训练的目标检测模型。这些模型在COCO数据集上进行了训练，能够识别80个不同的对象类别。

在开始之前，我们需要下载预训练的模型。我们将使用SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型，该模型在速度和准确性之间取得了很好的平衡。可以从TensorFlow的模型库（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md）上找到各种预训练的模型。

下载并解压缩所需的模型文件后，我们可以开始编写Python代码。

import num