OpenCV 5GoogLeNet模型使用与CNN基础

OpenCV-5 的 GoogLeNet 模型支持，挺适合刚入门或想实际跑通 CNN 流程的你。资源包里不光有完整源码，还有预训练模型，直接上手练习图像分类不费劲。GoogLeNet 嘛，是 Google 搞出来的那套深一点、参数少一点的网络结构，重点就是它的那个“Inception 模块”，一个模块里多个卷积分支，特征提得还挺全。

卷积神经网络（CNN）其实也没那么玄乎，说白了就是一层层地提特征：前面用卷积层抓细节，中间靠池化层压缩维度，全连接层做分类。你要是之前没用过 OpenCV 加载模型，用它的cv::dnn::Net接口还挺方便，模型丢进去，图像预一下，就能跑前向传播了。

代码是用 Java 写的，OpenCV 的dnn模块支持得不错，读取模型、预图像这些都有现成 API。你要注意图像尺寸和归一化问题，不然模型压根识别不出来。

哦对了，压缩包里都配好了，包含.prototxt和.caffemodel，你只要把图像路径换一换就能跑。想了解 CNN 结构也好，想在图像识别项目上练手也好，这一套都挺合适。

如果你对 AI 图像感兴趣，又不想一开始就撸 PyTorch，那这个资源你可以先玩一圈。