使用OpenCvSharp的DNN模块加载自己训练的TensorFlow模型进行目标检测
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以在图像或视频中识别出感兴趣的目标物体并标注出其所在位置。TensorFlow是一个流行的深度学习框架，而OpenCvSharp是C#语言的一个开源计算机视觉库。本文将介绍如何使用OpenCvSharp的DNN模块加载自己训练的TensorFlow模型来进行目标检测。
首先，我们需要准备自己训练的TensorFlow模型。在训练模型之前，你可以使用任何流行的目标检测数据集进行训练，比如COCO、VOC等。训练过程超出了本文的范围，我们将假设你已经训练好了一个目标检测模型，并得到了一个包含网络结构和权重参数的TensorFlow模型文件（通常以.pb或.pbtxt为扩展名）。
接下来，我们将使用OpenCvSharp的DNN模块加载这个模型并进行目标检测。首先，我们需要创建一个Net对象，它将用于加载和运行我们的模型。然后，我们使用Net.ReadNetFromTensorflow方法加载模型文件。
using OpenCvSharp;
// 加载模型
Net net = CvDnn.