YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，而OpenCV是一个开源计算机视觉库。这两者之间的关系是，OpenCV可以用于实现和使用YOLO算法。

OpenCV提供了各种功能和工具，可以进行图像处理、计算机视觉和机器学习任务。其中包括了对目标检测的支持。然而，OpenCV本身并没有直接实现YOLO算法。但是，由于OpenCV的灵活性和功能丰富性，开发者可以使用OpenCV的功能来预处理图像数据、提取特征并进行后处理，以与YOLO算法结合使用。

通常情况下，使用YOLO算法需要进行以下步骤：

1. 图像预处理：使用OpenCV加载图像并进行必要的预处理操作，例如调整大小、裁剪、颜色空间转换等。

2. 特征提取：将预处理后的图像输入到YOLO模型中，以提取图像中的目标特征。这一步通常是通过深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来实现。

3. 目标检测：根据YOLO算法的输出，使用OpenCV的功能来解析检测结果，包括目标的位置、类别和置信度。

4. 后处理：使用OpenCV的工具对检测结果进行后处理，例如非最大抑制（Non-Maximum Suppression）来消除重叠的边界框，提高检测结果的准确性和可靠性。

因此，YOLO和OpenCV并不是相互排斥的关系，而是可以结合使用的工具。OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，可以与YOLO算法集成，从而实现实时目标检测任务。