Я использовал Haar-Cascade для обнаружения человека на тепловом изображении в Raspberry Pi. Чтобы улучшить производительность модели, я использовал 2000 изображений для обучения модели. Сейчас размер модели 201кб. Раньше это было 60 КБ и 89 КБ, когда я тренировал модель с меньшим числом. изображений. Поскольку я использую модель 201kb и обнаруживаю человека и отображаю его на экране с помощью IMSHOW, Imshow не обновляет изображение в реальном времени, так много задержек или даже imshow зависает. Он отлично работает для модели 60kb и 89kb. Я даже пытался использовать opengl для отображения изображения в реальном времени, но это не помогло.
Что я должен сделать, чтобы отображение вывода было похоже на отображение в реальном времени с помощью imshow?
