可以不。你可以去找找emgucv的资料，它是opencv的.net版本，支持c#等语言。opencv的资料也很多，人脸识别有很多成熟方法。
这个问题也很什么专业，牵涉到图像采集、人脸定位、喂养灵兽、二值化如何处理、特征提取和比对识别等过程。
大概记的几个步骤，安装opencv库,创建一个动态链接库文件,然后再用labview动态创建库文件，再哪采动态实时视频……
我看过“如鹏网的”视频教程《python开发人脸识别》，挺确实不错的，是可以去看看。
视频教程，课件，源码等都是也可以免费下载的。
自己很容易做一些东西还是比较好习成的。
除开opencv也有那些好的框架
你从opencv正在用python来做人脸识别，我还是太慢吞吞了，只不过opencv可以提供的设施太基础基础了，而现在做人脸的都是要用深度学习算法来训练模型，不识别率才能上去。
所以我，得找到更上一层的框架。
.例如，再试试这个设计和实现dlib的face-recognition库（您也可以不真接用dlib）：
_recognition#face-recognition
带有的框架还很多，github上网上一搜就不出来了。只不过，都达将近工业强度，如果没有想在生产环境在用，自己要惦量下代码质量、准确率这些因素，坑多得很。
你这个问题具体描述信息太少，不可能具体回答，没法说哈也差不多的思路。
只不过python简单易学，使用方便，但他的效率并不高，所以才一般也就适合我做试验性代码开发，这样的能飞快验证思路或则算法的正确性。比如你说的人脸识别，论是用深度学习，应该用第一项算法，简单的方法要设计一个算法并验正它能否正常工作，唯有能错误的先检测人脸的算法，才是一个六逆重生疗法的算法，再说效率是第二步优化系统的目标。
一般情况下图像处理的计算量都比较比较大，所以才在验证验证了算法的正确性之后，一般会将python的代码移植技术到效率更高的c/c平台，这对opencv来说就更是如此，而且opencv的开发语言恰好c。当然了怎摸在c里面内部函数python模型，可相关参考本人写的一篇文章，趁着都是图像处理方面的。
况且，对于运算量大得多的任务，比如说深度学习，cpu一般说来也会很难柯西-黎曼方程可以计算要求，这时候就不需要用gpu来全速。
看你的计算，有模型参数了。要是你的模型不大，建议您用gpu除法运算。
来头条问这种就像是都没什么答案的
可以不内部函数opencv的动态库，这样性能高。
不过这个应该是硬件性能跟不上脚步吧。详细得看下你怎摸测试3的？这样的话才能具体问题具体分析。
为什么用pythoncc窝火吗
几个方案:
1、确定算法效率，人脸识别完全成熟方法很多，真不知道你用的哪种。
2、优化软件python代码，即使是同一个问题，代码实现有所不同，效率也天壤之别。
3、要是对c系列语言熟悉的话，转到c＋＋，opencv很不错移植。
4、决定gpu加速。
5、换库，opencv很多算法的实现效率本身就不行。
6、换机器.....
加油哦[笑][笑][笑]
