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OpenCv 2.4.3 を使用しています。彼らのサイトからダウンロードして、彼らが作成したビルドを使用しました。ソースから自分でビルドするという頭の痛い問題を抱えたくありませんでした。とにかく、私のマシンでは、haar 分類器は顔を検出するパフォーマンスが非常に遅くなります。私の友人は別のマシンでそれをうまく実行しました.(彼はcmakeでTBBとIPPをサポートするソースから構築しました).

リリースでは次のように述べています。

私はこれらの TBB と IPP についてあまり知りません。私が理解している唯一のことは、これらのものを利用可能にすることで、マルチスレッドと並列処理が可能になり、プログラムの速度が向上することです。

ソースを cmake や TBB IPP bla bla でコンパイルする必要がありますか? それとも他に足りないものがありますか? 何か案は？

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彼らが言うには、別の同時実行フレームワークを使用しているため、TBB を必要としない方法でコンパイル済みのビルド済みバイナリがあるということです。したがって、ライブラリの設定に干渉したくない場合は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、ビルド済みのバージョンを使用できます。ただし、それは Windows、iOS、および MacOS の場合です。

パフォーマンスはマシンのパラメーターにも依存する可能性があります (カスケードは電力を消費します)。したがって、友人がより強力なマシンを持っている場合、おそらくより良い結果が得られるでしょう。また、OS が動作していますが、どれが最適かはわかりません。 、Linux 以外で OpenCV を試していないためです。

于 2013-03-09T08:54:58.580 に答える