SeetaFace6编译过程for Android

这篇博客详细介绍了如何在Android平台上编译SeetaFace6项目。首先,你需要从GitHub下载SeetaFace6Open的源码,并确保安装了Android NDK。接着,配置环境变量ndk-build。然后,逐个进入OpenRoleZoo、SeetaAuthorize和TenniS等子项目的jni目录,使用ndk-build命令进行编译。完成编译后,会在每个模块的jni同级目录下生成libs和obj文件夹。作者提供了编译完成后相关资源的下载链接,并诚邀读者给予支持。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

SeetaFace6编译for Android

下载页面地址:

https://github.com/SeetaFace6Open/index
#下载命令,如果下载失败,可以逐个项目进行下载
git clone --recursive https://github.com/SeetaFace6Open/index.git

以上项目中需要先编译以下三个项目,其他项目才能正常编译通过

OpenRoleZoo
SeetaAuthorize
TenniS

Android 平台编译说明

  • 下载配置AndroidNDK

  • 配置环境变量ndk-build

  • 编译

    cd到各个模块的jni目录,例如

    #cd到jni目录下
    ./FaceRecognizer6/FaceRecognizer/android/jni
    #执行命令
    ndk-build -j4
    

    编译完,会在相应子模块中与 jni 同级目录下生成 libsobj 文件夹。
    在这里插入图片描述

编译完成后相关资源下载:

https://download.youkuaiyun.com/download/yxf0448/85415657

创作不易,恳请给个鼓励

在这里插入图片描述

### SeetaFace 人脸识别模型使用教程 #### 安装准备 为了使用SeetaFace系列的人脸识别模型,首先需要准备好相应的开发环境。对于不同版本的SeetaFace SDK,安装方法会有所不同。 - 对于SeetaFace2,由于其采用BSD开源协议发布,可以直接从GitHub仓库克隆源码并编译安装[^1]。 - 如果目标平台是Android,则可以考虑使用专门为该操作系统优化过的SeetaFace4Android SDK。此SDK不仅包含了基本的人脸处理能力,而且还增加了表情识别等功能,极大地方便了移动应用开发者快速集成先进的人脸技术到自己的产品中去[^4]。 #### 初始化设置 无论是哪一个具体版本,在初次加载时都需要完成必要的初始化工作: ```cpp // C++示例代码 (适用于大多数SeetaFace版本) #include <seeta/FaceDetector.h> int main() { seeta::FaceDetector detector; // 加载配置文件路径或其他参数... } ``` 对于某些特定版本如SeetaFace6,可能还需要额外指定一些硬件加速选项(比如是否开启AVX指令集支持),这取决于具体的部署需求和设备性能情况[^5]。 #### 功能调用实例 以下是几个常见操作的具体实现方式: ##### 人脸检测 通过`FaceDetector`类来进行图像中所有人脸位置的查找。 ```cpp std::vector<seeta::FaceInfo> DetectFaces(const cv::Mat& image) { std::vector<seeta::FaceInfo> faces; auto result = detector.Detect(image); for(auto &face : *result){ faces.push_back(face); } delete result; // 清理资源 return faces; } ``` ##### 关键点定位 利用`FaceLandmarker`对象获取每张已检出脸部上的多个特征点坐标。 ```cpp void MarkFacialPoints(seeta::FaceInfo face, const cv::Mat& img) { seeta::PointF points[5]; landmarker.Mark(img, face, points); // 处理解析后的points数组... } ``` ##### 特征提取与比对 借助`FaceRecognizer`工具计算两张图片间相似度得分,从而判断它们是否属于同一身份个体。 ```cpp float CompareTwoFaces(cv::Mat imgA, cv::Mat imgB) { float score = recognizer.Compare(imgA, imgB); return score; } ``` 以上就是关于如何上手SeetaFace系列人脸识别库的一些基础指导信息。当然,随着版本迭代更新,各版之间可能存在细微差异,请务必参照官方最新发布的API文档进行深入学习。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值