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基于RV1126開發(fā)板的人臉檢測算法開發(fā)

ljx2016 ? 來源:ljx2016 ? 作者:ljx2016 ? 2025-04-14 10:19 ? 次閱讀
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1. 人臉檢測簡介

人臉檢測是人臉識別、人臉屬性分類、人臉編輯、人臉跟蹤等任務必不可少的早期步驟,其性能直接影響到人臉識別等任務的有效性。盡管在過去的幾十年里,不受控制的人臉檢測取得了巨大的進步,但在野外準確高效的人臉檢測仍然是一個公開的挑戰(zhàn)。這是由于姿勢的變化、面部表情、比例、光照、圖像失真、面部遮擋等因素造成的。與一般的目標檢測不同,人臉檢測的特點是在縱橫比上的變化較小,但在尺度上的變化大得多(從幾個像素到數(shù)千像素)。

本人臉檢測算法在數(shù)據(jù)集表現(xiàn)如下所示:

人臉檢測算法 performance
FDDB 98.64%

wKgZO2f8cSSAF5XbAACStF0Tsg8371.png

基于EASY-EAI-Nano硬件主板的運行效率:

算法種類 運行效率
face_detect 35ms

2. 快速上手

2.1 開發(fā)環(huán)境準備

如果您初次閱讀此文檔,請閱讀《入門指南/開發(fā)環(huán)境準備/Easy-Eai編譯環(huán)境準備與更新》,并按照其相關的操作,進行編譯環(huán)境的部署

在PC端Ubuntu系統(tǒng)中執(zhí)行run腳本,進入EASY-EAI編譯環(huán)境,具體如下所示。

cd ~/develop_environment
./run.sh
wKgZO2f8cSaAahctAACbrHAYX20143.png

2.2 源碼下載以及例程編譯

在EASY-EAI編譯環(huán)境下創(chuàng)建存放源碼倉庫的管理目錄:

cd /opt
mkdir EASY-EAI-Toolkit
cd EASY-EAI-Toolkit

通過git工具,在管理目錄內克隆遠程倉庫

git clone https://github.com/EASY-EAI/EASY-EAI-Toolkit-C-Demo.git

wKgZPGf8cSaAa8GrAADL06HcVzc116.png

注:

* 此處可能會因網絡原因造成卡頓,請耐心等待。

* 如果實在要在gitHub網頁上下載,也要把整個倉庫下載下來,不能單獨下載本實例對應的目錄。

進入到對應的例程目錄執(zhí)行編譯操作,具體命令如下所示:

cd EASY-EAI-Toolkit-C-Demo/algorithm-face_detect/
./build.sh cpres

注:

* 若build.sh腳本帶有cpres參數(shù),則會把Release/目錄下的所有資源都拷貝到開發(fā)板上。

* 若build.sh腳本不帶任何參數(shù),則僅會拷貝demo編譯出來的可執(zhí)行文件。

* 由于依賴庫部署在板卡上,因此交叉編譯過程中必須保持adb連接。

wKgZO2f8cSaAPg5TAAGC5tpJqE4307.png

2.3 模型部署

要完成算法Demo的執(zhí)行,需要先下載人臉檢測算法模型。

百度網盤鏈接為:https://pan.baidu.com/s/1cxnx1T0ldJvoqkyTk1RmUg (提取碼:0b6h )。

wKgZPGf8cSaAU6LXAAAfveoTfYQ310.png

同時需要把下載的人臉檢測算法模型復制粘貼到Release/目錄:

wKgZPGf8cSeAeEOHAABielcVOuA116.png

再通過下方命令將模型署到板卡中,如下所示。

cp ./Release/*.model /mnt/userdata/Demo

2.4 例程運行

通過按鍵Ctrl+Shift+T創(chuàng)建一個新窗口,執(zhí)行adb shell命令,進入板卡運行環(huán)境。

adb shell

wKgZO2f8cSeAWsl9AACOVQLk9o8555.png

進入板卡后,定位到例程上傳的位置,如下所示:

cd /userdata/Demo

運行例程命令如下所示:

./test-face-detect test.jpg

2.5 運行效果

Face-detect的Demo執(zhí)行效果如下所示:

wKgZPGf8cSeAQBWRAABGQdghlHE298.png

再開一個窗口,在PC端Ubuntu環(huán)境通過以下命令可以把圖片拉回來:

adb pull /userdata/Demo/result.jpg .

結果圖片如下所示:

wKgZO2f8cSeAZNZLAAKQTExAOE4529.jpg

3. 人臉檢測API說明

3.1 引用方式

為方便客戶在本地工程中直接調用我們的EASY EAI api庫,此處列出工程中需要鏈接的庫以及頭文件等,方便用戶直接添加。

選項 描述
頭文件目錄 easyeai-api/algorithm_api/face_detect
庫文件目錄 easyeai-api/algorithm_api/face_detect
庫鏈接參數(shù) -lpthread -lface_detect -lrknn_api

3.2 人臉檢測初始化函數(shù)

設置人臉檢測初始化函數(shù)原型如下所示。

 int face_detect_init(rknn_context *ctx, const char *path)

具體介紹如下所示。

函數(shù)名: face_detect_init()
頭文件 face_detect.h
輸入?yún)?shù) ctx:rknn_context句柄
path:算法模型的路徑
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

3.3 人臉檢測運行函數(shù)

設face_detect_run原型如下所示。

int face_detect_run(rknn_context ctx, cv::Mat &input_image, std::vector &result)

具體介紹如下所示。

函數(shù)名: face_detect_run ()
頭文件 face_detect.h
輸入?yún)?shù)
ctx: rknn_context句柄
input_image:Opencv Mat格式圖像
result:人臉檢測的結果輸出
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

3.4 人臉檢測釋放函數(shù)

人臉檢測釋放函數(shù)原型如下所示。

 int face_detect_release(rknn_context ctx)

具體介紹如下所示。

函數(shù)名: face_detect_release ()
頭文件 face_detect.h
輸入?yún)?shù)
ctx: rknn_context句柄
返回值 成功返回:0
失敗返回:-1
注意事項

4. 人臉檢測算法例程

例程目錄為Toolkit-C-Demo/algorithm-face_detect/test-face-detect.cpp,操作流程如下。

wKgZPGf8cSiACN7mAABP7BSRfY0838.jpg

參考例程如下所示。

#include 
#include 
#include 
#include "face_detect.h"

using namespace cv;


int main(int argc, char **argv)
{
	if( argc != 2)
	{
		printf("./test-face-detect xxxn");
		return -1;
	}

	struct timeval start;
	struct timeval end;
	float time_use=0;

	rknn_context ctx;
	std::vector result;

	Mat image;
	image = cv::imread(argv[1], 1);	

	face_detect_init(&ctx, "face_detect.model");

	gettimeofday(&start,NULL); 
	face_detect_run(ctx, image, result);

	gettimeofday(&end,NULL);
	time_use=(end.tv_sec-start.tv_sec)*1000000+(end.tv_usec-start.tv_usec);//微秒
	printf("time_use is %fn",time_use/1000);

	printf("face num:%dn",result.size());

	for (int i = 0; i < (int)result.size(); i++)
	{
		int x = (int)(result[i].box.x);
		int y = (int)(result[i].box.y);
		int w = (int)(result[i].box.width);
		int h = (int)(result[i].box.height);
		rectangle(image, Rect(x, y, w, h), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);

		
		for (int j = 0; j < (int)result[i].landmarks.size(); ++j) 
		{
			cv::circle(image, cv::Point((int)result[i].landmarks[j].x, (int)result[i].landmarks[j].y), 2, cv::Scalar(225, 0, 225), 2, 8);
		}
	}

	imwrite("result.jpg", image);

	face_detect_release(ctx);

	return 0;
}

審核編輯 黃宇

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