如何利用C++进行高效的图像分类和图像识别？

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 创建分类器
    cv::CascadeClassifier classifier;
    
    // 加载分类器模型
    classifier.load("model.xml");

    // 对图像进行分类
    std::vector<cv::Rect> objects;
    classifier.detectMultiScale(image, objects);

    // 输出分类结果
    for (int i = 0; i < objects.size(); i++) {
        cv::Rect object = objects[i];
        cv::rectangle(image, object, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示图像
    cv::imshow("Classification", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 创建识别器
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb");

    // 对图像进行预处理
    cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123));

    // 设置网络的输入
    net.setInput(inputBlob);

    // 运行前馈网络
    cv::Mat outputBlob = net.forward();

    // 解析输出结果
    cv::Mat outputProbabilities = outputBlob.reshape(1, 1);

    // 输出识别结果
    cv::Point classIdPoint;
    double confidence;
    cv::minMaxLoc(outputProbabilities, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);

    // 显示识别结果
    std::string className = "Unknown";
    cv::imshow("Recognition", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}