opencv图像识别算法 怎样使用OpenCV进行人脸识别？

怎样使用OpenCV进行人脸识别？

人脸检测，提供人脸识别功能进行处理，很久以前就出现在处理的官方网站上。今天，我终于冷静下来，仔细阅读了它的说明文件。下面是对其基本用法的描述：先下载pFaceDetect.zip文件，在处理的libraries文件夹中创建一个名为pfacedetect的新文件夹，然后将压缩包中的Library文件夹复制到此文件夹。其次，人脸检测需要OpenCV的支持，但不需要在计算机上安装OpenCV。只需将OpenCV的三个文件cxcore100.dll、cv100.dll和libguide40.dll复制到处理根目录。Pfacedetect用于识别pimage对象。在下面的示例中，jmyron用于获取视频并将像素信息复制到pimage对象。因此，需要安装jmyron来运行以下示例。重新启动处理，创建一个新项目并保存它。将压缩包中的数据文件夹复制到当前项目的存档目录。别忘了连接摄像机。

python用opencv做的人脸识别占用性能严重，怎么优化？

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Python虽然易学易用，但效率不高，所以一般适合实验性代码开发，可以快速验证思想或算法的正确性。例如，在谈到人脸识别时，无论是使用深度学习算法还是传统算法，都应该首先设计一个算法，验证它是否能正常工作。只有能够正确检测出人脸的算法才是可行的算法。至于效率，这是下一个优化目标。

一般来说，图像处理的计算量比较大，在验证了算法的正确性后，通常会将Python代码移植到更高效的C/C平台上，特别是对于opencv，因为opencv的开发语言是C，至于如何用C调用Python模型，请参考我写的一篇文章，也是关于图像处理的。

此外，对于计算量较大的任务，如深度学习，CPU往往难以满足计算要求，因此需要GPU加速。

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