实时目标检测系统：计算机视觉的更强大应用

随着计算机视觉技术的发展，实时目标检测系统在许多领域中发挥着重要作用。这些系统能够识别和定位图像或视频中的不同对象，为自动驾驶、安防监控、智能交通等应用提供关键支持。本文将介绍一种基于深度学习的实时目标检测系统，并提供相应的源代码。

实时目标检测系统通常基于深度学习模型，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）。在这里，我们将使用一个广为人知的目标检测算法——YOLO（You Only Look Once）来构建我们的系统。

首先，我们需要准备以下组件：

1. Python编程环境
2. 深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch
3. YOLO预训练模型权重文件
4. OpenCV库，用于图像处理和显示

接下来，让我们逐步构建实时目标检测系统。

步骤1：导入所需库

首先，我们需要导入所需的Python库：

import cv2
import numpy as np

步骤2：加载预训练模型

然后，我们需要加载预训练的YOLO模型。这些模型通常以.h5或.weights格式提供。你可以在YOLO的官方网站上找到这些模型。