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深度学习模型训练完成后，如何高效地将其部署到实际应用中并进行准确预测？这正是模型推理与后处理的核心任务。OpenCV 的 dnn 模块为此提供了强大支持，本文将深入探讨 OpenCV 在深度学习模型推理与后处理中的关键技术与实践。

第一部分：基础概念与环境搭建

1.1 核心概念解析

• 模型推理 (Inference)：利用训练好的模型对输入数据进行预测

• 后处理 (Post-processing)：将模型原始输出转化为可理解的业务结果

• OpenCV DNN 模块：跨平台推理引擎，支持多种模型格式

1.2 环境配置

# 安装依赖
pip install opencv-python opencv-python-headless numpy# 验证安装
import cv2
print(cv2.__version__)  # 需 >= 4.2.0 以获得完整DNN功能

第二部分：模型加载与预处