在OpenCV中，可以使用cv2.dnn模塊來構建和使用卷積神經網絡（CNN）。首先，你需要下載預訓練的模型文件（如Caffe模型文件）和相應的標簽文件。然后，你可以使用以下步驟來加載模型并進行推理：

1. 導入必要的庫：

import cv2
import numpy as np

2. 加載模型和標簽文件：

model_file = "path/to/model_file.prototxt"
weights_file = "path/to/weights_file.caffemodel"
label_file = "path/to/label_file.txt"

net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(model_file, weights_file)
classes = open(label_file).read().strip().split("\n")

3. 加載圖像并進行預處理：

image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (224, 224), (104.0, 177.0, 123.0))

4. 進行網絡推理：

net.setInput(blob)
detections = net.forward()

5. 處理推理結果并獲取預測標簽：

for i in range(detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence > 0.5:
        class_id = int(detections[0, 0, i, 1])
        label = f"{classes[class_id]}: {confidence:.2f}%"
        cv2.putText(image, label, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

6. 顯示結果圖像：

cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

這樣，你就可以使用OpenCV中的cv2.dnn模塊來構建和使用卷積神經網絡了。注意，這只是一個簡單的示例，實際應用中可能需要根據具體情況進行調整和優化。