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本文介绍了如何在Qt环境下配置OpenCV并利用YOLOv3模型进行目标检测。详细步骤包括环境配置，YOLO模型文件下载，以及代码实现逻辑，包括加载模型、图像处理、目标检测和结果显示。提供了代码框架和关键代码段。
Qt实现YOLO目标检测
本文将基于Qt和OpenCV库，实现YOLO目标检测，并附上完整源码，方便读者学习和参考。
- 环境配置
开发环境：
- Qt 5.12.6
- OpenCV 4.4.0
环境配置可以参考以下文章：
- Qt和OpenCV环境配置详解
- YOLO模型文件下载与预训练权重
我们使用的是YOLOv3模型，模型文件可以在以下链接下载：
- yolov3.cfg
- yolov3.weights
将下载的文件放到工程目录下的“data”文件夹中。
- 编写实现代码
3.1. 代码框架
我们将实现以下逻辑：
- 加载模型配置和权重文件；
- 处理摄像头或视频中的每一帧图像；
- 对每帧图像进行目标检测，并在图像上绘制检测框；
- 将处理后的图像显示到窗口中。
以下是主函数的代码框架：
#include <QtCore/QCoreApplication></
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