帧数高但交通标志检测速度慢

增加交通标志检测算法的运行速度并优化代码。例如使用GPU加速或减少特征点提取的数量。以下是使用OpenCV库实现交通标志检测的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 加载停车路标模板图像
template = cv2.imread('stop.jpg', 0)

# 特征点提取器
orb = cv2.ORB_create()

# 在模板图像中提取特征点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(template, None)

# 对图像中的所有特征点提取描述符
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray, None)

# 特征匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 特征点匹配
matches = bf.match(des1, des2)

# 筛选出最好的匹配结果并绘制匹配线
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
img3 = cv2.drawMatches(template, kp1, img, kp2, matches[:10], gray, flags=2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img3)
cv2.waitKey(0)