很大的易拉罐 2018-10-07 09:13 采纳率: 0%
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新人 人脸识别 python opencv.深度学习 有一些概念性问题 求助一下

刚开始接触学习 人脸识别 网上教程有点多和乱。。看了很多东西。
我总结为下面3个问题。
1.pyyhon的cnn卷积神经网络可以直接做人脸识别?
2.python for opencv 可以直接做出人脸识别?
3 python opencv+深度学习cnn 来做出人脸识别。?
根据百度词条 opencv是一个机器视觉库 看了很多文章他里面应该是有传统的识别haar和llbp特征识别出人脸的 而cnn神经网络算法是和opencv中传统算法所不一样的 是一个深度学习的强化 更好的做人脸识别。

            我对上述内容怎么说就是比较懵逼啦。。希望有朋友能帮我梳理出几个学习的框架。我好去学习   另外我现在是想在windows上学习。后期想加在树莓派上的linux系统。 
            谢谢大家!刚开始用csdn....学生党没有钱了  不好意思各位。。
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  • jbwang97 2018-10-08 13:25
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    同为苦逼学生党,也是新手一枚
    我的理解是:
    1.CNN是一种机器学习算法,可以完成图片的分类,位置检测等任务,直接输入图片就可以得结果。而传统的机器学习方法是先从图片中提取各种各样的特征,处理特征,之后用机器学习算法分类或者回归。
    2.CNN结构复杂,网上有很多专门做CNN的python工具(caffe,tensorflow,pytorch,...)。还有些工具中会集成一些实现CNN功能的函数,opencv中就有实现深度网络的模块。当然专用包更灵活功能更强大
    3.opencv中有成熟的一套传统方法的实现,从图像预处理,图像特征提取,再到对于特征的一些分类机器学习算法都有。同时也能实现CNN(这个只是见过,没用过)

    对于上面提到的问题,1.python中的CNN应该指和 3.Python opencv+深度学习CNN一样,都是通过opencv来做图片的预处理,之后再用专用的框架来构建CNN网络

    2.python for opencv 表示图片的预处理和算法都选择opencv,这是多是选择传统方法从图像-》特征-》结果

    如果要学习的话,可以先学习用opencv做数字图像处理(传统方法)。
    然后用opencv中的CNN练习(这个没用过,应该比较简单)。
    还想学通过一些专用的框架一种(tensorflow,pytorch推荐)熟悉网络结构,和整个使用CNN使用的过程(数据库训练)

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