当使用“二次折叠边缘抽取”时，面数不会下降。

二次折叠边缘抽取是一种计算机视觉中的图像处理技术，用于从图像中提取物体的边缘信息。它通过对图像进行两次折叠操作来增强边缘的细节，并且在这个过程中不会减少物体的面数。

具体来说，二次折叠边缘抽取首先对原始图像进行一次折叠操作，将图像的亮度值从高到低进行排序，然后根据排序后的亮度值重新对图像进行折叠。这个过程可以使得图像中的边缘更加明显，提高边缘检测的准确性。

接着，在第一次折叠的基础上，再进行一次折叠操作。这次折叠操作是在第一次折叠的基础上进行的，它可以进一步增强边缘的细节，并且不会导致物体的面数减少。这是因为折叠操作只是对图像的亮度值进行重新排序和折叠，并不改变图像中物体的形状和结构。

二次折叠边缘抽取在计算机视觉领域有广泛的应用。它可以用于物体检测、图像分割、目标跟踪等任务中，提供更准确的边缘信息，从而改善算法的性能。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，其中包括图像识别、图像处理、人脸识别等。这些产品和服务可以帮助开发者快速实现二次折叠边缘抽取等图像处理算法，提高图像处理的效率和准确性。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

1. 图像识别：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition
2. 图像处理：https://cloud.tencent.com/product/image
3. 人脸识别：https://cloud.tencent.com/product/face

请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际需求进行评估和决策。