使用计算机视觉进行目标检测

目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在识别图像或视频中存在的特定对象，并准确地标记它们的位置。在本文中，我们将讨论目标检测的基本概念，并提供一个使用Python和OpenCV库实现目标检测的示例代码。

目标检测的基本概念是在图像或视频中找到感兴趣的区域，并将其与已知的目标类别进行关联。为了实现这一目标，我们可以使用不同的算法和技术。其中一种常用的方法是使用深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）。

首先，我们需要安装必要的库。我们将使用Python和OpenCV库进行图像处理和目标检测。可以使用pip命令来安装它们：

pip install opencv-python

接下来，我们将加载已经训练好的目标检测模型。在本示例中，我们将使用SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型，它是一种常用的目标检测模型。我们可以从OpenCV官方网站下载已经训练好的SSD模型文件。

import cv2

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