python用opencv做的人臉識別占用性能嚴(yán)重，怎么優(yōu)化？關(guān)于您的問題的描述性信息太少。無法給出具體答案。你只能給出一個(gè)大概的想法。Python雖然易學(xué)易用，但效率不高，所以一般適合實(shí)驗(yàn)性代碼開發(fā)

python用opencv做的人臉識別占用性能嚴(yán)重，怎么優(yōu)化？

關(guān)于您的問題的描述性信息太少。無法給出具體答案。你只能給出一個(gè)大概的想法。

Python雖然易學(xué)易用，但效率不高，所以一般適合實(shí)驗(yàn)性代碼開發(fā)，可以快速驗(yàn)證思想或算法的正確性。例如，在談到人臉識別時(shí)，無論是使用深度學(xué)習(xí)算法還是傳統(tǒng)算法，都應(yīng)該首先設(shè)計(jì)一個(gè)算法，驗(yàn)證它是否能正常工作。只有能夠正確檢測出人臉的算法才是可行的算法。至于效率，這是下一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

一般來說，圖像處理的計(jì)算量比較大，在驗(yàn)證了算法的正確性后，通常會將Python代碼移植到更高效的C/C平臺上，特別是對于opencv，因?yàn)閛pencv的開發(fā)語言是C，至于如何用C調(diào)用Python模型，請參考我寫的一篇文章，也是關(guān)于圖像處理的。

此外，對于計(jì)算量較大的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)，CPU往往難以滿足計(jì)算要求，因此需要GPU加速。

python怎樣調(diào)用opencv對單目相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定？

您可以使用相同的方法檢測圖像中具有已知三維幾何圖形的任何對象。

如何基于opencv進(jìn)行遠(yuǎn)距離的檢測？

如果使用opencv，最直接的方法就是使用GPU。計(jì)算量最大的部分是hog的計(jì)算。Opencv實(shí)現(xiàn)了原始的hog。你可以考慮一下DPM中的豬。通過對hog參數(shù)的調(diào)整，如面元個(gè)數(shù)、單元大小、是否插值、如何歸一化等，也可以減少點(diǎn)的計(jì)算量，平衡檢測效果。豬的多尺度是很費(fèi)時(shí)的。你可以制作一個(gè)多重圖像金字塔，計(jì)算每一層的豬，然后縮小這個(gè)多重圖像的豬金字塔，得到N個(gè)尺度的多尺度豬?；蛘咧苯佑?xùn)練多個(gè)不同尺度的分類器逐個(gè)遍歷。支持向量機(jī)是盡可能線性的。

對于初學(xué)者，用C 還是python開發(fā)opencv程序？

作為初學(xué)者，你應(yīng)該通過opencv開發(fā)應(yīng)用學(xué)位來學(xué)習(xí)如何使用C語言，除非你天賦異稟，才華橫溢，否則一定是一個(gè)漫長的過程，Python不一樣，語法簡單，開發(fā)環(huán)境配置簡單，opencv調(diào)用也簡單，根據(jù)網(wǎng)上的例子，做一個(gè)像樣的函數(shù)式程序并不太難，其中語言開發(fā)的關(guān)鍵在于：1環(huán)境要求2。你對項(xiàng)目效率的要求。