C++ OpenCV Reading HaarCascades Slowing Down Computer

我正在使用C++和OpenCV编写一个程序。这实际上是我的第一次，所以我所问的可能是我忽略的一些非常基本的问题。大部分内容都是从OpenCV的一些教程中复制的——请注意，不是复制+粘贴，而是手工复制，逐行，理解我写的每一行在做什么。我将粘贴下面的代码。

我遇到的问题是，一旦网络摄像头开始尝试实现面部识别，一切都会变慢。向下。据我所知，这是因为.exe在每次帧更新时都试图从两个MASSIVE.xml文件中读取，但我不知道如何修复它。在我限制视频的高度、宽度和帧速率之前，情况更糟。

如果有人在这一点上有任何想法，我很想听听。我对软件编程很陌生——到目前为止，我主要从事网络开发，所以我不习惯担心系统内存和其他因素。

提前感谢！

编辑：这是我的系统规格：Mac，OSX 10.9.4，2.5 GHz英特尔酷睿i5，4 GB 1600 MHz DDR3 RAM。

#include "opencv2/objdetect.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
/** Function Headers */
void detectAndDisplay( Mat frame );
/** Global variables */
String face_cascade_name = "haarcascade_frontalface_alt.xml";
String eyes_cascade_name = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";
CascadeClassifier face_cascade;
CascadeClassifier eyes_cascade;
String window_name = "Capture - Face detection";
/** @function main */
int main( void )
{
cv::VideoCapture capture;
Mat frame;
//-- 1. Load the cascades
if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading face cascaden"); return -1; };
if( !eyes_cascade.load( eyes_cascade_name ) ){ printf("--(!)Error loading eyes cascaden"); return -1; };
//-- 2. Read the video stream
capture.open( -1 );
if ( ! capture.isOpened() ) { printf("--(!)Error opening video capturen"); return -1; }
capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640);
capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,480);
capture.set(CV_CAP_PROP_FPS, 15);
while ( capture.read(frame) )
{
if( frame.empty() )
{
printf(" --(!) No captured frame -- Break!");
break;
}
//-- 3. Apply the classifier to the frame
detectAndDisplay( frame );
int c = waitKey(10);
if( (char)c == 27 ) { break; } // escape
}
return 0;
}
/** @function detectAndDisplay */
void detectAndDisplay( Mat frame )
{
std::vector<Rect> faces;
Mat frame_gray;
cvtColor( frame, frame_gray, COLOR_BGR2GRAY );
equalizeHist( frame_gray, frame_gray );
//-- Detect faces
face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
for ( size_t i = 0; i < faces.size(); i++ )
{
Point center( faces[i].x + faces[i].width/2, faces[i].y + faces[i].height/2 );
ellipse( frame, center, Size( faces[i].width/2, faces[i].height/2 ), 0, 0, 360, Scalar( 255, 0, 255 ), 4, 8, 0 );
Mat faceROI = frame_gray( faces[i] );
std::vector<Rect> eyes;
//-- In each face, detect eyes
eyes_cascade.detectMultiScale( faceROI, eyes, 1.1, 2, 0 |CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
for ( size_t j = 0; j < eyes.size(); j++ )
{
Point eye_center( faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width/2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height/2 );
int radius = cvRound( (eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25 );
circle( frame, eye_center, radius, Scalar( 255, 0, 0 ), 4, 8, 0 );
}
}
//-- Show what you got
imshow( window_name, frame );
}