新人 人脸识别 python opencv.深度学习 有一些概念性问题 求助一下

Question

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。。

Answer 1

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）