在树莓皮上用OpenCV提高人脸识别的速度

Question

我最近用OpenCV和raspi做了人脸识别。我用哈尔瀑布做的。它不快速更新现场视频框周围的脸。它冻结在某个帧上，大约落后10秒，然后更新到另一个仍在后面的冻结图像。我想知道我该如何加快速度，让它看起来像是现场直播的视频。在

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

我用了你的代码，但我没有发现你的问题说。可以你找到一个录像机而不是照相机来测试？在

cv2.VideoCapture(0)

更改为

^{pr2}$

如果录像没有问题，也许你的相机坏了。在