你可能已经了解到一些电影特效大片的制作过程，拍摄时演员身旁是纯色屏障和一些道具，穿着奇怪的衣服对着空气拳打脚踢、施展魔法。而到了影片里，演员却出现在惊险的树林，或是跟凶恶的怪兽打斗，画面变得格外精彩。能演电影是幸运的事，借助于现代机器视觉、计算机图形技术，或许你拿起手机也可以拍摄出你的超级大片。

目标检测（Object Detection，检测识别图像中的物体，下称图像识别）神经网络之一 YOLO 已经发布了第三版（YOLOv3），他名称挺有意思：You Only Look Once，你只看一次。他的作者也挺有意思，Darknet 项目的 LICENSE.fuck 看上去有着一种随意、不讲究的个性。随着神经网络技术的兴起，机器视觉软件库之一 OpenCV 在其 3.3 版本中正式添加了 DNN 模块，以支持神经网络算法应用。他能够支持多种机器学习（包括深度学习）框架的预训练神经网络模型，对图像、视频应用神经网络算法。

这篇博文也是介绍 OpenCV DNN 模块在 Android 上的应用，运行 GoogLeNet 模型对摄像头画面做图像分类。相关的博文点击文章左下方的 OpenCV 标签可以看到。下图底部有一行字 coffee mug（咖啡杯），这是对画面中的这杯咖啡准确识别分类的结果。

这标题都是英文，看了一下专业词汇多还真不好写中文。本文的内容是介绍 OpenCV DNN（Deep Neural Networks）模块在 Android 上的使用，运行深度学习模型来做图像的多目标识别。移动设备上基于深度学习的图像识别技术离实际应用还有段距离，不过该技术却有着惊艳的效果。