OpenCV-Python SURF简介 | 四十

目标

在这一章当中，

使用 OpenCV、TensorFlow 和 Keras ，基于 Raspberry Pi 进行情绪识别，你的心情一览无余。

目录

前言

一、实现步骤和雏形示例代码

二、扩展思路介绍

三、活体检测深度解读和示例代码

小编按：CMV可是病毒界的一位潜伏高手，免疫系统想要抓住它，真不容易。小编对CMV的了解也是皮毛，除了开医嘱查一查抗体，别的大概都不知道了…CMV是什么？从哪来？到哪去？这一困扰人类的终极问题，也该问一问CMV啦！

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认识一下CMV

实时口罩检测系统，使用Keras、TensorFlow和OpenCV

照片由 JESHOOTS.COM 在 Unsplash 上提供

机器学习运维（MLOps）是一组用于自动化和简化机器学习（ML）工作流程和部署的实践。所选择的部署策略可以显著影响系统的性能和效用。所以需要根据用例和需求，采用不同的部署策略。在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。

批处理

着色器（Shader）是在 GPU 上运行的程序。它们被称为着色器的原因是，最初它们只处理3D对象的着色，但后来扩展到了3D对象之外。它们需要与传统编程不同的思维方式，因为程序是针对每个顶点或像素并行运行的。

需要安装的库：dlib==19.24.99,face_recognition,opencv等，python环境3.9.19

以识别2个人脸为例，代码如下