使用OpenCV和YOLOv3进行目标检测

目标检测是计算机视觉中的重要任务，它可以识别图像或视频中的特定对象并标记出它们的位置。YOLOv3是一种广泛使用的目标检测模型，它具有较高的检测准确性和实时性能。在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库调用YOLOv3模型来完成目标检测任务，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备YOLOv3模型的权重文件、配置文件和类别标签文件。可以在YOLO官方网站上下载这些文件。权重文件包含已经在大型数据集上预训练好的模型参数，配置文件定义了模型的结构和超参数，而类别标签文件包含了模型可以识别的对象类别。

接下来，我们将使用OpenCV库加载模型并进行目标检测。下面是完整的源代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights",