Face recognition with opencv-python视频速度慢是什么原因？

Question

这段代码工作正常，但是速度很慢。

我更改了 cv2.waitKey(1) 号码。但是还是没有太大的变化

import cv2
import numpy as np 

facexml = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")                  
eyexml = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")

cap = cv2.VideoCapture("my_video.avi")                                         

while True:
    _,frame = cap.read() 
    gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)                
    faces = facexml.detectMultiScale(gray)                            
    for (x,y,w,h) in faces:                                       
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)          
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]                             
        roi_color = frame[y:y+h, x:x+w]                          

        eyes = eyexml.detectMultiScale(roi_gray)                  
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:                                   
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,0,255),1)   

    cv2.imshow("window",frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0XFF == ord("q"):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

简单来说，Harris 级联分类器是一种古老而缓慢的算法，用于快速在线识别视频中的人脸。尝试阅读有关 Cascade Classifier 的 OpenCV 手册，并通过设置等于 maxSize 和 minSize 来减少比例数，或者设置更大的 scaleFactor 以通过调整大小来减少从原始图像计算的图像总量。

Face recognition with opencv-python视频速度慢是什么原因？

What is the reason for the low video speed in the Face recognition with opencv-python?

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这段代码工作正常，但是速度很慢。