在计算机视觉和深度学习领域，OpenCV和TensorFlow是两个非常受欢迎的开源库。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了各种用于图像处理和分析的函数和算法。而TensorFlow是一个广泛用于机器学习和深度学习的库，可以构建和训练各种类型的神经网络模型。

在许多情况下，我们可能需要将这两个库结合起来使用，以利用OpenCV的图像处理功能和TensorFlow的深度学习能力。下面将介绍如何在OpenCV中调用TensorFlow模型。

首先，我们需要安装和配置OpenCV和TensorFlow库。可以使用pip安装这两个库：

pip install opencv-python
pip install tensorflow

一旦安装完成，我们就可以开始加载和调用TensorFlow模型了。首先，我们需要将训练好的TensorFlow模型导出为一个.pb文件。这个.pb文件包含了模型的结构和权重信息。

接下来，我们可以使用OpenCV的cv2.dnn模块来加载和运行这个TensorFlow模型。首先，我们需要创建一个cv2.dnn_Net对象：

python
import cv2
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(modelFile, configFile)

这里的modelFile是.pb文件的路径，configFile是.pb文件中定义模型结构的文件的路径。

接下来，我们可以使用OpenCV的cv2.VideoCapture函数读取要处理的图像或视频文件：

python
cap = cv2.VideoCapture(inputFile)

这里的inputFile是图像或视频文件的路径。

然后，我们可以使用cv2.VideoCapture对象的read方法循环读取每一帧图像，并将其传递给我们加载和运行的TensorFlow模型：

python
while(cap.isOpened()):
  ret, frame = cap.read()
  if not ret:
    break
  
  # 对图像进行预处理，将其转换为TensorFlow模型所需的格式
  # ...
  # 将图像传递给TensorFlow模型进行推理
  net.setInput(inputBlob)
  # 运行前向传播并获取输出
  output = net.forward()
  # 对输出进行后处理，提取我们感兴趣的信息
  # ...
  # 在图像上绘制结果
  # ...
  # 显示处理后的图像
  cv2.imshow("Output", output)
  
  # 按下q键退出循环
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

在循环内部，我们首先对读取的图像进行预处理，将其转换为符合TensorFlow模型所需的格式。然后，我们使用net.setInput方法将图像传递给TensorFlow模型进行推理。接着，我们使用net.forward方法运行前向传播，并获取模型的输出。最后，我们对输出进行后处理，提取我们感兴趣的信息，并使用OpenCV的绘图函数将结果绘制在图像上。

最后，在循环外部，我们使用cv2.imshow函数显示处理后的图像，并通过按下q键退出循环。

总结起来，调用TensorFlow模型可以通过使用OpenCV的cv2.dnn模块实现。我们首先需要加载模型，然后使用cv2.VideoCapture读取图像或视频文件，并循环处理每一帧图像。在循环中，我们需要对图像进行预处理，然后将其传递给TensorFlow模型进行推理。最后，我们对输出进行后处理，并在图像上绘制结果。

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