做一個樹莓派小車參加比賽，怎么實現(xiàn)語音識別、面部識別這些模塊識別？需要什么知識？如果語音識別和人臉識別在線，可以考慮百度語音或阿里云的語音識別和合成API。人臉識別采用人臉或microsoftapi接

做一個樹莓派小車參加比賽，怎么實現(xiàn)語音識別、面部識別這些模塊識別？需要什么知識？

如果語音識別和人臉識別在線，可以考慮百度語音或阿里云的語音識別和合成API。人臉識別采用人臉或microsoftapi接口。缺點是速度慢。Opencv被考慮用于離線人臉識別。

python用opencv做的人臉識別占用性能嚴重，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，所以一般適合實驗性代碼開發(fā)，可以快速驗證思想或算法的正確性。例如，在談到人臉識別時，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)計一個算法，驗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，這是下一個優(yōu)化目標(biāo)。

一般來說，圖像處理的計算量比較大，在驗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，因為opencv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，對于計算量較大的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)，CPU往往難以滿足計算要求，因此需要GPU加速。

樹莓派3 做人臉識別速度可以嗎？

不速之客：）。最近，我們也在嘗試使用樹莓派進行人臉識別。目前使用的是覆盆子3 movidius。利用刻面模型提取特征向量。單個人臉檢測大約需要100毫秒（160x160張人臉圖像）。我相信這個速度可以滿足打卡的需要。右