开源项目Ncnn_FaceTrack常见问题解决方案

开源项目Ncnn_FaceTrack常见问题解决方案

Ncnn_FaceTrack 开源视频人脸跟踪算法,基于mtcnn人脸检测+onet人脸跟踪,在i7-9700k的cpu检测速度可高达250fps 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nc/Ncnn_FaceTrack

一、项目基础介绍

Ncnn_FaceTrack 是一个基于mtcnn人脸检测和onet人脸跟踪的开源视频人脸跟踪算法项目。该项目能够在Intel i7-9700k CPU上实现高达250fps的检测速度。主要应用于视频人脸跟踪领域，支持多人脸跟踪功能。项目使用的主要编程语言是C++，并且使用了ncnn和opencv两个开源框架。

二、新手使用时需注意的问题及解决步骤

问题一：项目编译环境配置

问题描述：新手在使用该项目时可能会遇到编译环境配置的问题。

解决步骤：

1. 确保安装了Visual Studio 2015或更新的版本，因为项目开发环境是基于win7和vs2015的。
2. 安装ncnn和opencv框架，可以从官方网站或GitHub仓库获取相应的源码并进行编译安装。
3. 将ncnn和opencv的库文件路径添加到项目配置中，确保编译器能够找到这些库文件。

问题二：项目依赖的第三方库版本冲突

问题描述：在集成到其他项目或者更新第三方库时可能会遇到版本冲突的问题。

解决步骤：

1. 检查项目文档中指定的第三方库版本，确保安装的库版本与项目兼容。
2. 如果出现版本冲突，尝试使用项目推荐的库版本，或者根据错误提示调整至兼容的版本。
3. 如果需要更新库，确保先备份原始项目代码，然后逐步更新并测试每个版本的兼容性。

问题三：无法正常进行人脸跟踪

问题描述：用户在运行项目时可能会发现人脸跟踪功能无法正常工作。

解决步骤：

1. 检查是否正确加载了模型文件，确保模型文件路径设置正确。
2. 确认摄像头或视频输入是否正常，没有出现输入流中断或错误。
3. 如果跟踪效果不佳，可以尝试调整跟踪算法中的参数，例如模板匹配的阈值等。
4. 查看项目的issue列表，看看是否有人遇到过类似的问题，以及社区提供的解决方案。

Ncnn_FaceTrack 开源视频人脸跟踪算法,基于mtcnn人脸检测+onet人脸跟踪,在i7-9700k的cpu检测速度可高达250fps 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nc/Ncnn_FaceTrack