opencv图像识别算法 VS调用opencv怎么实现人脸检测和计数？

VS调用opencv怎么实现人脸检测和计数？

人脸识别分为两个步骤，人脸检测和人脸识别。你所需要的可以在人脸检测阶段完成。Opencv的人脸检测函数返回一个“人脸区域”数组。数组的数目是当前图像中的面数。根本没有柜台。每次测试可以得到一个数量。opencv face中的CV检测函数是一个人脸检测函数，它有一个返回的人脸数参数。

python用opencv做的人脸识别占用性能严重，怎么优化？

关于您的问题的描述性信息太少。无法给出具体答案。你只能给出一个大概的想法。

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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