15、实时视频中的人脸检测与跟踪：从优化到应用

实时视频中的人脸检测与跟踪：从优化到应用

在当今科技发展的浪潮中，计算机视觉技术在各个领域都发挥着重要作用，其中人脸检测与跟踪技术在安防、娱乐、人机交互等方面有着广泛的应用。本文将详细介绍如何优化人脸检测性能，并实现一个能够跟踪人脸的机器人应用。

1. 初始人脸检测性能分析

首先，我们使用以下代码对 photo.jpg 图像进行人脸检测，并测量其性能：

import cv2
from statistics import mean
import time

def detect_face(frame):
    # 假设这里有完整的人脸检测逻辑
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), BLUE, 2)
    cv2.drawMarker(frame, center, BLUE)
    return center

def get_detect_timing(frame):
    start = time.perf_counter()
    center = detect_face(frame)
    return time.perf_counter() - start

def main():
    frame = cv2.imread('photo.jpg')
    center = detect_face(frame.copy())
    print('face center:', center)
    stats = [get_detect_timing(frame.copy()) for i in range