Python图像分类 python用opencv做的人脸识别占用性能严重，怎么优化？

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。

人工智能和python是什么关系？

人工智能是一个大概念，具体落地人工智能项目会联系机器学习和深度学习框架，这些框架大多是基于Python开发的，所以为了进一步人工智能项目的开发，Python语言的学习也是很有必要的

现在的手机都是用人脸识别，能不能识别宠物的脸呢？

不，生物光谱不同

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