opencv C#可以實現(xiàn)人臉識別功能嗎？可以不。你可以去找找EmguCV的資料，它是opencv的.net版本，支持c#等語言。openCV的資料也很多，人臉識別有很多成熟方法。用LabVIEW如何

opencv C#可以實現(xiàn)人臉識別功能嗎？

可以不。你可以去找找EmguCV的資料，它是opencv的.net版本，支持c#等語言。openCV的資料也很多，人臉識別有很多成熟方法。

用LabVIEW如何做人臉識別？

這個問題也很什么專業(yè)，牽涉到圖像采集、人臉定位、喂養(yǎng)靈獸、二值化如何處理、特征提取和比對識別等過程。

大概記的幾個步驟，安裝opencv庫,創(chuàng)建一個動態(tài)鏈接庫文件,然后再用labview動態(tài)創(chuàng)建庫文件，再哪采動態(tài)實時視頻……

如何用python opencv進行簡單人臉識別？實現(xiàn)了算法之后需要什么設備？

我看過“如鵬網的”視頻教程《Python開發(fā)人臉識別》，挺確實不錯的，是可以去看看。

視頻教程，課件，源碼等都是也可以免費下載的。

自己很容易做一些東西還是比較好習成的。

python開發(fā)人臉識別，常用的框架有哪些？

除開opencv也有那些好的框架

你從OpenCV正在用Python來做人臉識別，我還是太慢吞吞了，只不過OpenCV可以提供的設施太基礎基礎了，而現(xiàn)在做人臉的都是要用深度學習算法來訓練模型，不識別率才能上去。

所以我，得找到更上一層的框架。

.例如，再試試這個設計和實現(xiàn)dlib的face-recognition庫（您也可以不真接用dlib）：

_recognition#face-recognition

帶有的框架還很多，GitHub上網上一搜就不出來了。只不過，都達將近工業(yè)強度，如果沒有想在生產環(huán)境在用，自己要惦量下代碼質量、準確率這些因素，坑多得很。

python用opencv做的人臉識別占用性能嚴重，怎么優(yōu)化？

你這個問題具體描述信息太少，不可能具體回答，沒法說哈也差不多的思路。

只不過Python簡單易學，使用方便，但他的效率并不高，所以才一般也就適合我做試驗性代碼開發(fā)，這樣的能飛快驗證思路或則算法的正確性。比如你說的人臉識別，論是用深度學習，應該用第一項算法，簡單的方法要設計一個算法并驗正它能否正常工作，唯有能錯誤的先檢測人臉的算法，才是一個六逆重生療法的算法，再說效率是第二步優(yōu)化系統(tǒng)的目標。

一般情況下圖像處理的計算量都比較比較大，所以才在驗證驗證了算法的正確性之后，一般會將Python的代碼移植技術到效率更高的C/C平臺，這對OpenCV來說就更是如此，而且OpenCV的開發(fā)語言恰好C。當然了怎摸在C里面內部函數(shù)Python模型，可相關參考本人寫的一篇文章，趁著都是圖像處理方面的。

況且，對于運算量大得多的任務，比如說深度學習，CPU一般說來也會很難柯西-黎曼方程可以計算要求，這時候就不需要用GPU來全速。

看你的計算，有模型參數(shù)了。要是你的模型不大，建議您用GPU除法運算。

來頭條問這種就像是都沒什么答案的

可以不內部函數(shù)opencv的動態(tài)庫，這樣性能高。

不過這個應該是硬件性能跟不上腳步吧。詳細得看下你怎摸測試3的？這樣的話才能具體問題具體分析。

為什么用pythonCC窩火嗎

幾個方案:

1、確定算法效率，人臉識別完全成熟方法很多，真不知道你用的哪種。

2、優(yōu)化軟件python代碼，即使是同一個問題，代碼實現(xiàn)有所不同，效率也天壤之別。

3、要是對c系列語言熟悉的話，轉到c＋＋，opencv很不錯移植。

4、決定GPU加速。

5、換庫，opencv很多算法的實現(xiàn)效率本身就不行。

6、換機器.....

加油哦[笑][笑][笑]