opencv图像识别算法 为什么有些算法岗位，需要用C 而不是python？
为什么有些算法岗位，需要用C 而不是python？
C/C是一种相对低级的语言，它可以很好地控制CPU/内存和其他计算机资源，尤其是硬件。在算法运算最精细的时候使用它们是很自然的。
但它们的优点也是缺点。精细的操作自然需要精细的编程，精细的编程自然需要复杂的语言设置，比如什么是指针，什么是指针函数，什么是函数指针当你理解了这些概念，你可能就没有编写代码的冲动了。更重要的是，如果你想编写高性能的代码，你必须精通这些概念
Python的一个非常重要的特性就是所谓的“粘合语言”，也就是说它可以将用不同语言编写的代码模块组合起来，然后通过Python调用它们。实际上，大多数算法库都是用C/C语言编写的，然后提供Python接口供用户使用。毕竟，大多数人只需要知道如何调用封装的算法。但是如果你想实现你自己的算法，你必须知道C/C
例如，Python就像一个电视遥控器，C/C就像遥控器中的电路板。通常，如果你想换台，只需按一下按钮。但有一天你只需要一个将屏幕旋转90度的功能，遥控器没有这个功能，但可以通过卸下遥控板，插入几个组件来实现。你是做什么的？
对于初学者，用C 还是python开发opencv程序？
作为初学者，你应该通过opencv开发应用学位来学习如何使用C语言，除非你天赋异禀，才华横溢，否则一定是一个漫长的过程，Python不一样，语法简单，开发环境配置简单，opencv调用也简单，根据网上的例子，做一个像样的函数式程序并不太难，其中语言开发的关键在于：1环境要求2。你对项目效率的要求。
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。
使用Python会降低程序员的编程能力吗？
编程取决于思考。有较强编程能力的人都知道，编程的核心和本质是算法。
不同的语言有不同的表达方式。
所以，语言并不能决定你是否在编程。思考就是。
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展？
机器学习和计算机视觉作为人工智能的重要组成部分，是近年来研究生们研究的热点。机器学习和计算机视觉需要处理各种算法，所以我们经常需要使用一些方便的工具来辅助研究，比如MATLAB就是一个常用的工具。
与Python相比，Matlab更像一个工具。虽然我经常说编程语言是一种工具，但python可以做除科学计算之外的其他事情，比如web开发。因此，Python是一种编程语言，而MATLAB更接近于一种工具。目前，matlab还支持语言输出。
因为我是作为一个程序员出生的，所以在早期我并不费心使用MATLAB。直到我们的一位同事在我面前展示了MATLAB的强大功能，我才对MATLAB更感兴趣，并用了一段时间。使用MATLAB有很强的方便性。以前需要很多代码的地方，只需要简单的配置，这样matlab就可以节省很多时间。如果你在做研究，你不需要实现这个项目，所以使用MATLAB绝对是一个不错的选择，你不必在编码上投入太多精力。
后来，我开始做机器学习，因为我的很多研究内容是要实现的（基于实际应用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在实践中使用该算法，那么必须正确地使用python。MATLAB擅长分析和建模。
Python机器学习需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起来并不复杂。学习Python也相对简单易用。
建议在研究生阶段学习Python，但这取决于导师的具体安排和指导。虽然他们都做机器学习，但我的研究更倾向于机器学习应用，所以我推荐python。
如何用python opencv进行简单人脸识别？实现了算法之后需要什么设备？
我看过“Rupeng”的视频教程“Python人脸识别开发”。非常好。你可以去看看。
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我有一种成就感，我自己做事情。
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