图像检测速度

A. 图像中没有目标时,深度学习目标检测的速度是不是会快

目标检测是先确定候来选区域，自再判断类别存不存在，给出类别和位置。如果一张图像没有要检测的目标，我觉得相对来说会快一点。
但是考虑这个问题没有意义啊，训练肯定是在数据集上训练的，十来万张图像，几张没目标对速度没啥影响，如果所有图像都没目标……还检测啥呀

B. 嵌入式图像采集与识别系统响应速度有多快

如果抄是指纹识别、人脸、车袭牌识别可以不需要很快，每秒10帧以下就可以了
如果需要速度快的，要实时的所谓不丢帧，一般针对复合视频PAL制式的40ms一帧，也就是1秒25帧；NTSC制式的30帧。
再快人眼分辨不出来了，但可以慢动作回放。
识别算法要看图像区域大小、算法复杂度这些对算法的具体需要，要做到复杂算法的话对硬件要求比较高，也对算法优化要求比较高。

C. opencv 图像识别 c python哪个快

两者主要的区别在于接口和效率。
实际上Python和C++的OpenCV接口几乎一样，不同的是用C++的话，矩阵用的是cv::Mat，Python里面用的是numpy.array，用法和接口都不一样，但文档丰富，使用也非常方便，原理也相似。
效率方面，Python的接口实际上只是一层Binding，最终还是调用libopencv_*.so里面的函数，所以在OpenCV这一层效率与C++是完全一致的。唯一不同的就是它的numpy.array和cv::Mat。Numpy底层也是使用C Extension的方法写，但相比C++版的OpenCV接口，Python的接口需要把Numpy的数据转化成OpenCV的C接口可接受的输入。
实测Python写的程序会慢，但具体慢多少并没有测试数据可支撑。
用Python写实际上也不会比C++开发快多少，因为接口都是一样的，我建议不如直接用C++写。
简单说两句，选python还是C++，考虑下面几个问题
1. 性能压力在哪里？python的GIL使得多线程不能多核并行，必须用多进程，而且天生python要比c++慢一些。因此如果是cpu密集型，建议用C++，如果是IO密集型，python没有那么大的劣势。
2. 开发成本高还是运行成本高，一个开发人员一个月多少钱，一个服务器一个月多少钱，通常来说前者越来越贵而后者反之，权衡下利弊，C++开发要比python慢，在性能都达标的情况下，如果节省的服务器成本能抵过开发成本，用C++，反之用python。
1，差不多，基本调用参数都一样，格式符合各自语言规范。
2，在我开发的程序中python比cpp明显有差距，但是换到工作用的电脑上这个差距就看不错来了，so，硬件配置好一些，用python做实时也是没有问题的。外，感觉同样的函数python就是比cpp慢一些，虽然上面说到python底层用的也是lib。
3，基本一样。（python可能功能稍微差一点2.4.8版本有个函数没在python中找到，但是也就那一个）
4，python比较简单，开发可能快一点（主要是软件的其他部分可能比较容易开发）。

D. 物理怎么用图像区分速度快慢谢谢答复！

如果是迅速直线运动，则可以直接看斜率。
要比较某时刻的速度，可以在t时刻做y轴平行线，与所给曲线有焦点，比较不同曲线焦点处的斜率大小则可以比较出速度大小。
当然具体要根据题目给的条件加以分析。

E. 如果从图像中判断平均速度

看看什么什么图，平均速度v=s/t ，匀变速时v=(Vt+Vo)/2

F. 图像识别技术可达到的最大速度

理论上来说这个应该可以解决的
最快大约200fps
限速器节圆速度大约最快2m/s
如果不行的话可以H我
我一般在线的

G. 利用OpenCV开发行人检测程序，怎样提高检测速率

目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为：首先，利用样版本（大约权几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。

H. 怎样看图像判断加速度中是加速还是减速

在v-t图像中判断加速度的方法：
1、速度图像和时间轴平行，图线的斜率版为0，物体做匀速权直线运动。
2、速度图像和时间轴不平行，图线在第一象限，斜率大于0，物体做匀加速直线运动；在第四象限，斜率小于0，物体做匀加速直线运动。
3、速度图像和时间轴不平行，图线在第一象限，斜率小于0，物体做匀减速直线运动；在第四象限，斜率大于0，物体做匀减速直线运动。

I. 如何通过距离图像判断速度图像

距离图像函数的导数就是速度的函数，换句话就是说距离图像切线的斜率就是瞬时速度值，如果距离图像是二次函数，那速度图像就是直线。（希望采纳，谢！）