用RK3576核心板做人形机器人（五）：RK3576核心板人脸检测开发之软件集成与流程实现

获取摄像头图像流

• 使用 OpenCV（C++/Python）、GStreamer 或系统自带的 Camera HAL 获取视频流。
• 将每帧图像或视频流片段传递给人脸检测推理接口。

人脸检测推理

1. 加载 RKNN 模型
   • 在应用程序初始化时，使用 RKNPU SDK 加载已经转换好的人脸检测模型 (face_detection.rknn)。
   • 建立推理上下文，准备输入输出缓冲区。
2. 图像预处理
   • 对摄像头捕获的图像进行缩放、通道变换（BGR->RGB）和归一化（mean/std），与模型训练时的预处理保持一致。
   • 需要考虑分辨率、对齐方式等，以便匹配模型输入大小（例如 320x320、640x480 等）。
3. 推理执行
   • 调用 RKNPU SDK 接口 rknn_run() 或类似 API，在 NPU 上进行推理。
   • 获取输出结果（人脸位置框坐标、置信度、关键点坐标等）。
4. 后处理
   • 解析模型输出：将网络输出的特征图或 bounding box 映射回原图坐标。
   • 根据置信度 (confidence) 筛选有效的人脸检测框（一般设定阈值，如 0.5）。
   • 执行 NMS (Non-Max Suppression) 去除重复框。
   • 最终得到人脸在图像中的位置信息（矩形框）及可选的关键点信息（眼睛、嘴巴等）。

 结果展示与后续处理

• 图像叠加：在画面中以方框标记检测到的人脸区域，并在屏幕或输出图像流中进行展示。
• 其他模块对接：若后续需要人脸识别或人脸跟踪，可在检测结果基础上进行下一步处理，比如截取人脸区域、特征提取、跟踪 ID 分配等。
• 性能监控：监控推理帧率、CPU / NPU 占用率等指标，及时进行优化。
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