怎樣使用OpenCV進(jìn)行人臉識(shí)別？人臉檢測(cè)，提供人臉識(shí)別功能進(jìn)行處理，很久以前就出現(xiàn)在處理的官方網(wǎng)站上。今天，我終于冷靜下來，仔細(xì)閱讀了它的說明文件。下面是對(duì)其基本用法的描述：先下載pFaceDete

怎樣使用OpenCV進(jìn)行人臉識(shí)別？

人臉檢測(cè)，提供人臉識(shí)別功能進(jìn)行處理，很久以前就出現(xiàn)在處理的官方網(wǎng)站上。今天，我終于冷靜下來，仔細(xì)閱讀了它的說明文件。下面是對(duì)其基本用法的描述：先下載pFaceDetect.zip文件，在處理的libraries文件夾中創(chuàng)建一個(gè)名為pfacedetect的新文件夾，然后將壓縮包中的Library文件夾復(fù)制到此文件夾。其次，人臉檢測(cè)需要OpenCV的支持，但不需要在計(jì)算機(jī)上安裝OpenCV。只需將OpenCV的三個(gè)文件cxcore100.dll、cv100.dll和libguide40.dll復(fù)制到處理根目錄。Pfacedetect用于識(shí)別pimage對(duì)象。在下面的示例中，jmyron用于獲取視頻并將像素信息復(fù)制到pimage對(duì)象。因此，需要安裝jmyron來運(yùn)行以下示例。重新啟動(dòng)處理，創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目并保存它。將壓縮包中的數(shù)據(jù)文件夾復(fù)制到當(dāng)前項(xiàng)目的存檔目錄。別忘了連接攝像機(jī)。

python用opencv做的人臉識(shí)別占用性能嚴(yán)重，怎么優(yōu)化？

關(guān)于您的問題的描述性信息太少。無法給出具體答案。你只能給出一個(gè)大概的想法。

Python雖然易學(xué)易用，但效率不高，所以一般適合實(shí)驗(yàn)性代碼開發(fā)，可以快速驗(yàn)證思想或算法的正確性。例如，在談到人臉識(shí)別時(shí)，無論是使用深度學(xué)習(xí)算法還是傳統(tǒng)算法，都應(yīng)該首先設(shè)計(jì)一個(gè)算法，驗(yàn)證它是否能正常工作。只有能夠正確檢測(cè)出人臉的算法才是可行的算法。至于效率，這是下一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

一般來說，圖像處理的計(jì)算量比較大，在驗(yàn)證了算法的正確性后，通常會(huì)將Python代碼移植到更高效的C/C平臺(tái)上，特別是對(duì)于opencv，因?yàn)閛pencv的開發(fā)語(yǔ)言是C，至于如何用C調(diào)用Python模型，請(qǐng)參考我寫的一篇文章，也是關(guān)于圖像處理的。

此外，對(duì)于計(jì)算量較大的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)，CPU往往難以滿足計(jì)算要求，因此需要GPU加速。