人工智能和python是什么關系？人工智能是一個大概念，具體落地人工智能項目會聯(lián)系機器學習和深度學習框架，這些框架大多是基于Python開發(fā)的，所以為了進一步人工智能項目的開發(fā)，Python語言的學習

人工智能和python是什么關系？

人工智能是一個大概念，具體落地人工智能項目會聯(lián)系機器學習和深度學習框架，這些框架大多是基于Python開發(fā)的，所以為了進一步人工智能項目的開發(fā)，Python語言的學習也是很有必要的

python用opencv做的人臉識別占用性能嚴重，怎么優(yōu)化？

關于您的問題的描述性信息太少。無法給出具體答案。你只能給出一個大概的想法。

Python雖然易學易用，但效率不高，所以一般適合實驗性代碼開發(fā)，可以快速驗證思想或算法的正確性。例如，在談到人臉識別時，無論是使用深度學習算法還是傳統(tǒng)算法，都應該首先設計一個算法，驗證它是否能正常工作。只有能夠正確檢測出人臉的算法才是可行的算法。至于效率，這是下一個優(yōu)化目標。

一般來說，圖像處理的計算量比較大，在驗證了算法的正確性后，通常會將Python代碼移植到更高效的C/C平臺上，特別是對于opencv，因為opencv的開發(fā)語言是C，至于如何用C調用Python模型，請參考我寫的一篇文章，也是關于圖像處理的。

此外，對于計算量較大的任務，如深度學習，CPU往往難以滿足計算要求，因此需要GPU加速。

python做人臉識別用OpenCV就夠了嗎？你怎么看？

問這個問題是懶惰的，就像只記住500個單詞就可以考研究生一樣。

Opencv是一個開源的計算機視覺庫，它提供了許多函數(shù)來非常有效地實現(xiàn)計算機視覺算法。更像是工具箱。雖然4.0版引入了深度學習，但在實際應用中還遠遠不夠。最多是用來嘗試新事物。

現(xiàn)在比較成熟的人臉識別方法是SSD人臉檢測，采用Caffe框架。建議您理解這一點。它可以高度定制，甚至訓練好的模型也可以直接部署。

人臉識別本質上屬于深度學習。如果你想長期深入這個領域，就必須掌握基礎。當你掌握基礎的時候，你會通過看TunSoFrand和咖啡館來理解它。這些都是手套。

想用python做一個人臉識別認證當畢業(yè)設計用，有沒有什么建議或者大體設計思路？

至少有兩種解決方案。第一個是做一個人臉設計應用系統(tǒng)，它傾向于實現(xiàn)整個設計的內容；第二個是重點研究具體的識別模型算法。具體來說：

這種方案可以把竣工設計看作是一種工程實踐竣工設計。內容涉及整個系統(tǒng)的設計，如BS架構或CS架構，如何采集人臉數(shù)據(jù)，搭建識別終端設備，后端服務器，數(shù)據(jù)庫設計，硬件拓撲和數(shù)據(jù)流設計等，具體的人臉識別模型訓練和算法實現(xiàn)，可以使用開源程序，opencv、keras等Python庫都有開源的算法，可以用來滿足一般的需要，本文只介紹了算法的原理，不能重點對整個算法進行優(yōu)化。

該方案側重于具體的模型和算法實現(xiàn)。我們需要通過對現(xiàn)有算法的優(yōu)化，提出一種精度更高、模型訓練速度更快或樣本量更小的算法。作為論文，必須給出具體的優(yōu)化指標。例如，我們可以研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的單樣本模型算法，以提高人臉識別的可靠性和準確性。當然，這些模型在Python或keras中有一些開源資源，建議使用OPENFACE，并實現(xiàn)了使用Python keras的情況。GitHub地址是：https://github.com/iwantooxoxox/Keras-OpenFace

打算用Python做畢業(yè)設計，可以做哪些方面的？

現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)很流行，Python在這些方面更強大。

供參考：https://www.toutiao.com/i6632168112936452612/在學習了這一系列教程之后，您可以開始學習人工智能并找到一份好工作。

python開發(fā)人臉識別，常用的框架有哪些？

用Python從opencv做人臉識別還是太難了，因為opencv提供的設施太基礎了，現(xiàn)在做人臉識別的人都要用深度學習算法來訓練模型，這樣識別率才能提高。

因此，我們必須找到一個更高級別的框架。

例如，嘗試此基于Dlib的人臉識別庫（您也可以直接使用Dlib）：https://github.com/ageitgey/faceRecognition#face Recognition

有很多類似的框架，可以在GitHub上找到。然而，它們還達不到工業(yè)強度。如果您想在生產環(huán)境中使用它們，就必須權衡代碼的質量和準確性。有很多洞。