OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多用于处理图像和视频的功能。在人脸识别领域，OpenCV不仅支持基于深度学习的人脸算法，还支持许多其他类型的算法。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破。基于深度学习的人脸算法利用卷积神经网络（CNN）等技术，通过大量的训练数据学习人脸特征，并能够在复杂的场景中进行人脸检测和识别。这些算法具有较高的准确性和鲁棒性，可以应对光照变化、遮挡和姿态变化等挑战。

作为一个开源计算机视觉库，OpenCV意识到了深度学习在人脸算法中的重要性，并开始支持基于深度学习的人脸算法。OpenCV中的DNN模块提供了用于加载和推理深度学习模型的功能。通过该模块，开发人员可以使用已经训练好的人脸检测器和人脸识别器，或者根据自己的需要加载并使用自定义的深度学习模型进行人脸相关的任务。

然而，OpenCV并不局限于基于深度学习的人脸算法。在深度学习成为主流之前，OpenCV已经支持了多种传统的人脸算法，如基于特征的方法和基于统计的方法。特征基方法利用人脸的局部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴等，来进行人脸检测和识别。而统计基方法则利用统计模型和分类器来对人脸进行建模和分类。

OpenCV中的人脸算法模块提供了一系列函数和类，用于实现这些传统的人脸算法。通过使用这些函数和类，开发人员可以根据自己的需求选择适合的算法，从而实现基于传统方法的人脸检测和识别。

综上所述，OpenCV并不仅支持基于深度学习的人脸算法，还支持许多其他类型的算法。这使得开发人员可以根据自己的需求和资源选择合适的算法，从而实现各种人脸相关的任务。无论是基于深度学习的算法还是传统的算法，在OpenCV的支持下，都可以得到应有的实现和应用。

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