如何使我的OpenCV识别更加准确？我之前只是使用Haar级联在CCTV的灰度帧中检测上半身，但这消耗了大量资源，而且结果不够好。我应该使用轮廓或其他方法来减少资源消耗吗？我也有一块GPU，但不知道如何连接以便我的计算使用GPU。
我的摄像头通过IPC连接到我的CCTV，过了一段时间后，它就停止输出帧，并返回此错误。
error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'回答：
我们从结尾开始逐步分析问题。
error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function’cv::cvtColor’
这个错误出现是因为没有可用的帧进行转换。这可能是由于摄像头断开连接或帧不适当引起的。我建议你在处理前检查任何帧是否可用：
ret,frame=vcap.read()
# 如果帧读取正确，ret为True
if not ret:
print("无法接收帧（流结束？）。退出...")
break另一方面，你询问如何使检测更加准确。首先，haarcascade并不是一个完美的工具，它的优点在于速度快。根据你的硬件规格，你可以选择其他类型的AI算法，如YOLO、R-CNN等。如果你坚持使用haarcascades，你应该根据具体情况定义参数。你可以查看detectMultiscale所包含的参数。
