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在计算机视觉领域，OpenCV的DNN（深度神经网络）模块正逐渐成为轻量级模型部署的利器。本文将深入探讨如何利用OpenCV加载和运行三大主流框架（TensorFlow、PyTorch、Caffe）训练的模型，并提供完整的代码实现和优化技巧。

一、OpenCV DNN模块的核心优势

OpenCV的DNN模块自3.3版本正式引入，其价值在于：

• 无框架依赖：直接加载预训练模型，无需安装原始训练框架

• 跨平台一致性：Windows/Linux/macOS/iOS/Android全平台支持

• 硬件加速：支持OpenVINO、CUDA、Vulkan等计算后端

• 高效推理：C++底层实现，Python接口简洁易用

二、环境配置与安装

# 安装OpenCV with DNN支持
pip install