python图像识别入门教程 python人工智能图像识别原理？

python人工智能图像识别原理？

差不多的技术方向吧：

Python动态创建ffmpeg的或opencv读取数据媒体的帧。

接着针对每一帧，的或自己定义关键帧来再提取特征值(SIFT),用OpenCV来如何处理。这一段曲这个可以存到数据库或是其它别的方向。

任何一帧再提取后，换算SIFT去上面的数据库版本问题。

归纳帮一下忙是你要懂OpenCV也就是是有的图像处理能力，后再应该是个特征自动分配也可以图像检索系统问题。

python用opencv做的人脸识别占用性能严重，怎么优化？

你这个问题具体解释信息太少，没法具体一点问，不能说说大概的思路。

可是Python简单易学，使用方便，但是他的效率却不是高，因为像是也就比较适合做试验性代码开发，那样的话能迅速不验证思路或是算法的正确性。比如说你说的人脸识别，论是用深度学习，我还是用常规项算法，首先要怎么设计一个算法并修改密保它能否正常工作，只有一能错误的检测检测人脸的算法，才是三个可行的算法，至于效率是下一步怎么办系统优化的目标。

一般情况下图像处理的计算量都比较比较大，因此在验证验证了算法的正确性之后，就像会将Python的代码移植技术到效率更高的C/C平台，相对于OpenCV来说就更是如此，因为OpenCV的开发语言恰恰C。至于怎么在C里面调用Python模型，可相关参考本人写的一篇文章，本来也是图像处理方面的。

再者，是对运算量相当大的任务，例如深度学习，CPU并不一定巳经很容易满足的条件算出要求，这时候就需要用GPU来速度。

看你的计算，另外模型参数了。如果不是你的模型很大，建议用GPU运算。

来头条问这种就像是没什么答案的

也可以动态创建opencv的动态库，那样的话性能高。

但这个应该是硬件性能太差吧。具体详细得看下你咋测试出来的？这样才能不可一概而论。

为么用pythonCC不爽吗

几个方案:

1、去确认算法效率，人脸识别能成熟方法很多，到底你是用哪种。

2、360优化python代码，除非是同一个问题，代码实现相同，效率也天地之差。

3、如果对c系列语言熟悉的话，移回c＋＋，opencv非常好移植。

4、确定GPU加速。

5、换库，opencv很多算法的实现效率本身就不行。

6、换机器.....

加油哈[笑][笑][笑]

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