opencv中人臉檢測(cè)代碼如何轉(zhuǎn)換成人眼檢測(cè)？原理是一樣的，他們都使用了Haar分類(lèi)器，AdaBoost算法。編寫(xiě)程序時(shí)，加載兩個(gè)分類(lèi)器，一個(gè)是人臉，另一個(gè)是眼睛。當(dāng)你檢測(cè)到一張臉時(shí)，你將ROI設(shè)置為

opencv中人臉檢測(cè)代碼如何轉(zhuǎn)換成人眼檢測(cè)？

原理是一樣的，他們都使用了Haar分類(lèi)器，AdaBoost算法。編寫(xiě)程序時(shí)，加載兩個(gè)分類(lèi)器，一個(gè)是人臉，另一個(gè)是眼睛。當(dāng)你檢測(cè)到一張臉時(shí)，你將ROI設(shè)置為face，你正在進(jìn)行眼睛檢測(cè)

信息太少，無(wú)法描述你的問(wèn)題，因此你無(wú)法給出具體的答案。你只能談大意。

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(kāi)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(shí)別時(shí)，無(wú)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(cè)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(lái)說(shuō)，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(huì)將Python代碼移植到更高效的C/C平臺(tái)上，特別是對(duì)于opencv，因?yàn)閛pencv的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是C，至于如何用C調(diào)用Python模型，請(qǐng)參考我寫(xiě)的一篇文章，也是關(guān)于圖像處理的。

此外，對(duì)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。