体验opencv进行人脸识别,opencv人脸识别

【体验opencv进行人脸识别,opencv人脸识别】现在人脸识别较为成熟的方式是SSD人脸检测 , 使用的caffe框架 。比如你说的人脸识别 , 不管是用深度学习 , 是用常规算法 , 首先要设计一个算法并验证它能否正常工作 , 只有能正确检测人脸的算法 , 才是一个可行的算法 , 至于效率是下一步优化的目标 。
python做人脸识别用OpenCV就够了吗?你怎么看?

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不够 。问这个问题 , 属于偷懒行为 , 就如同问只记500个单词是不是可以考研一样 。OpenCV是一个开源的计算机视觉库 , 提供了许多函数非常高效地实现了计算机视觉算法 。更多的充当一个工具箱的角色 。尽管4.0版本引入了深度学习 , 在实际应用中还是不够的 , 顶多用来尝鲜 。现在人脸识别较为成熟的方式是SSD人脸检测 , 使用的caffe框架 。
python用opencv做的人脸识别占用性能严重 , 怎么优化?
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你这个问题描述信息太少 , 没有办法具体回答 , 只能说说大概的思路 。虽然Python简单易学 , 使用方便 , 但是他的效率并不高 , 所以一般也就适合做试验性代码开发 , 这样能快速验证思路或者算法的正确性 。比如你说的人脸识别 , 不管是用深度学习 , 还是用常规算法 , 首先要设计一个算法并验证它能否正常工作 , 只有能正确检测人脸的算法 , 才是一个可行的算法 , 至于效率是下一步优化的目标 。
一般情况下图像处理的计算量都比较大 , 所以在验证了算法的正确性之后 , 一般会将Python的代码移植到效率更高的C/C平台 , 对于OpenCV来说就更是如此 , 因为OpenCV的开发语言正是C。至于怎么在C里面调用Python模型 , 可参考本人写的一篇文章 , 正好也是图像处理方面的 。此外 , 对于运算量更大的任务 , 比如深度学习 , CPU往往已经很难满足计算要求 , 这时候就需要用GPU来加速 。

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