使用Raspberry Pi上的OpenCV提高人脸识别速度

Question

我最近使用OpenCV用raspi进行人脸识别。我使用haar级联来完成它。使用围绕脸部的方框更新实时视频并不快。它冻结在约10秒后的某个帧上，然后更新到另一个仍在后面的冻结图像。我想知道如何加快速度，所以它看起来就像带有围绕盒子的盒子的现场视频。

代码：

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

while True:

    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0),2)



    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

我使用了你的代码，但我没有找到你说的问题。你能找到一个视频而不是一个摄像头进行测试吗？

cv2.VideoCapture(0)

更改为

cv2.VideoCapture('E:/testVideo.mp4')

如果视频中没有问题，可能是您的相机坏了。