VS調(diào)用opencv怎么實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)和計(jì)數(shù)？人臉識(shí)別分為兩個(gè)步驟，人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別。你所需要的可以在人臉檢測(cè)階段完成。Opencv的人臉檢測(cè)函數(shù)返回一個(gè)“人臉區(qū)域”數(shù)組。數(shù)組的數(shù)目是當(dāng)前圖像中的面數(shù)

VS調(diào)用opencv怎么實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)和計(jì)數(shù)？

人臉識(shí)別分為兩個(gè)步驟，人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別。你所需要的可以在人臉檢測(cè)階段完成。Opencv的人臉檢測(cè)函數(shù)返回一個(gè)“人臉區(qū)域”數(shù)組。數(shù)組的數(shù)目是當(dāng)前圖像中的面數(shù)。根本沒(méi)有柜臺(tái)。每次測(cè)試可以得到一個(gè)數(shù)量。opencv face中的CV檢測(cè)函數(shù)是一個(gè)人臉檢測(cè)函數(shù)，它有一個(gè)返回的人臉數(shù)參數(shù)。

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(wèn)題的描述性信息太少。無(wú)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(wú)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(lái)說(shuō)，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。