C++ 使用opencv+；维奥拉·琼斯跑得很慢

我正在尝试使用opencv级联实现人脸检测viola-jones分类器。这是我正在使用的代码：

int main( ){
SYSTEMTIME tm;

GetLocalTime(&tm);
printf("Date: %02d.%02d.%d, %02d:%02d:%02d:%02d\n", tm.wDay, tm.wMonth, tm.wYear, tm.wHour, tm.wMinute, tm.wSecond, tm.wMilliseconds);
//CString t = CTime::GetCurrentTime().Format("%H:%M:%S:%MS");
Mat image;
Mat frame_gray;

image = imread("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
namedWindow( "window1", 1 );   imshow( "window1", image );


// Load Face cascade (.xml file)
CascadeClassifier face_cascade;
face_cascade.load( "cascades.xml" );



cvtColor( image, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray );


GetLocalTime(&tm);
printf("Date: %02d.%02d.%d, %02d:%02d:%02d:%02d\n", tm.wDay, tm.wMonth, tm.wYear, tm.wHour, tm.wMinute, tm.wSecond, tm.wMilliseconds);
float pyramidScale = 1.5f;
// Detect faces
std::vector<Rect> faces;
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, pyramidScale, 3, 0, Size(20, 20), Size(50, 50));

GetLocalTime(&tm);
printf("Date: %02d.%02d.%d, %02d:%02d:%02d:%02d\n", tm.wDay, tm.wMonth, tm.wYear, tm.wHour, tm.wMinute, tm.wSecond, tm.wMilliseconds);

// Draw circles on the detected faces
for( int i = 0; i < faces.size(); i++ )
{
    Point center( faces[i].x + faces[i].width*0.5, faces[i].y + faces[i].height*0.5 );
    ellipse( image, center, Size( faces[i].width*0.5, faces[i].height*0.5), 0, 0, 360, Scalar( 255, 255, 255 ), 4, 8, 0 );
}

imshow( "Detected Face", image );


SYSTEMTIME tm1;
GetLocalTime(&tm);
printf("Date: %02d.%02d.%d, %02d:%02d:%02d:%02d\n", tm.wDay, tm.wMonth, tm.wYear, tm.wHour, tm.wMinute, tm.wSecond, tm.wMilliseconds);
//cout<< "Time : "<<tm.wHour<<":"<<tm.wMinute << ":"<< tm.wSecond << ":" << tm.wMilliseconds << "\n";
waitKey(0);                  
return 0;
}

int main（）{
SYSTEMTIME tm；
GetLocalTime&tm；
printf（“日期：%02d.%02d.%d，%02d:%02d:%02d\n”，tm.wDay，tm.wMonth，tm.wYear，tm.wHour，tm.wMinute，tm.wssecond，tm.wmillisonds）；
//CString t=CTime:：GetCurrentTime（）.格式（“%H:%M:%S:%MS”）；
Mat图像；
垫子框架为灰色；
image=imread（“test.jpg”，CV\u LOAD\u image\u COLOR）；
namedWindow（“窗口1”，1）；imshow（“窗口1”，图像）；
//加载面级联（.xml文件）
层叠式分级机；
face_cascade.load（“cascades.xml”）；
CVT颜色（图像、帧灰、CV灰）；
均衡器历史（帧灰，帧灰）；
GetLocalTime&tm；
printf（“日期：%02d.%02d.%d，%02d:%02d:%02d\n”，tm.wDay，tm.wMonth，tm.wYear，tm.wHour，tm.wMinute，tm.wssecond，tm.wmillisonds）；
浮标度=1.5f；
//检测人脸
向量面；
检测多尺度（帧灰度，面，金字塔尺度，3,0，大小（20,20），大小（50,50））；
GetLocalTime&tm；
printf（“日期：%02d.%02d.%d，%02d:%02d:%02d\n”，tm.wDay，tm.wMonth，tm.wYear，tm.wHour，tm.wMinute，tm.wssecond，tm.wmillisonds）；
//在检测到的面上绘制圆
对于（int i=0；i//你能在高清图像中寻找20到50像素大小的人脸吗？嗯，是的，这需要很长时间…你的图像越乱，速度就越快。另外，试试lbpcascades，它们的精度稍低，但速度更快！是的，高清图像是我使用的样本图像集，它是从高点倾斜拍摄的街道。我会e lbpcades a shot thankshmm，如果你的相机从灯柱上向下拍摄，你将无法再看到真实的人的“正面”视图。嗨，基本上，相机可以看到人的正面和侧面视图，但当他们穿过街道时，相机与街道垂直，所以也可以看到侧面和背面视图。