ubuntu16.04-交叉编译-SeetaFaceEngine-master

0、前言　　

  • 在要移植opecv和SeetaFaceEngine-master到ARM板子上运行的所有步骤之前，有几点需要注意的：
  • 查看板子运行的Kernel版本
  • 交叉编译工具链的gcc版本，关键就是工具链里库所能支持的最低内核版本
    • 可以用file xxx，查看（xxx是可执行程序，你可以随意编写一个简单helloworld来编译后，测试）
    • 工具链的版本会影响到opecv、seetaface的编译工程，以及编译出来的opecv库、seetaface最终的可执行文件能否在板子的内核里跑起来
  • 文件系统系统里的lib库最好用与上面提到的同一个工具链里的库
  • 在进行seetaface的交叉编译之前，要先确定opencv已经交叉编译好了，opencv、seetaface、制作根文件系统的busybox这三者用到的交叉编译工具链应一致
  • 说明：该博客接续上篇opencv交叉编译：https://www.cnblogs.com/xz-954042850-qq/p/12598388.html

下面操作尽量不要在共享文件夹目录中进行，在Ubuntu其他原生目录中进行

1、前提准备

  • Linux操作系统：Ubuntu 16.04
  • OpenCv版本：3.4.6
  • 交叉工具链：arm-2014.05-29-arm-none-linux-gnueabi-，gcc version 4.8.3
  • 目标平台：ARM
  • 板       子：study210，kernel：2.6.35
  • SoC       ：S5PV210
  • busybox ：1.31.1
  • 文件系统：nfs方式挂载
  • 编译时间：2020/3/30

2、下载安装

  • 下载SeetaFaceEngine-master.zip，并解压
  • 搭建根文件系统
    • 利用上面工具链，busybox，搭建文件夹形式的文件系统，此步骤可百度，不细说。
    • 注意：文件系统中的lib库也用工具链里的，编译opev、seetafaceengine时，最好都是用同一个工具链以及工具链里面的库

3、编译seetaface-master

  • cd 进入 SeetaFaceEngine_dir/SeetaFaceEngine-master
  • 编译FaceDetection
    • cd FaceDetection/
    • mkdir build
    • 进行cmake，注意这里的工具链路径是我的，不一定和你的一样，要灵活变动
      • sudo cmake -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-g++ ..
      • 要注意类似下面这样的信息，看看编译的工具链是否真的对应自己指定的工具链，当然下面图中的cmake方式和工具链不对应我指定的，因为之前编译时没留图，此处以这图来对应说明
    • 报错信息1：例如上面的-msse4.1问题
    • 解决方法：vim 打开 FaceDetection顶层的CMakeList.txt，做以下修改，修改后，切记：要重新cmake，否则不生效。
    • 报错信息2：
    • 解决方法：在FaceDetection/CMakeList.txt中添加下面一行信息，后续两部分同样会碰到这问题，也是这样解决即可，修改后，切记：要重新cmake，否则不生效。
    • 此后，忘记还有没有其他报错信息了，方法百度，如果没能直接找到答案，冷静地，耐心地结合多篇博客，找出问题根源，去解决
    • 如果cmake成功，则进行make
      • make -j4　
    • 编译FaceAlignment
      • cd 进入 FaceAlignment
      • mkdir build

      • cp 将 FaceDetection/include/face_detection.h和FaceDetection/build/libseeta_facedet_lib.so
        拷贝到FaceAlignment/build文件夹下。
        然后在FaceAlignment/src/test/face_alignment_test.cpp中的main函数中的开头地方：

      • seeta::FaceDetection detector("./build/seeta_fd_frontal_v1.0.bin"); //修改这里的路径成这样

      • cd 进入 到FaceAlignment/build
      • 进行cmake，注意这里的工具链路径是我的，不一定和你的一样，要灵活变动
        • sudo cmake -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-g++ ..
      • make -j4

编译FaceIndentification

    • cd 进入 FaceAlignment
    • mkdir build
    • cp 将 libseeta_facedet_lib.so（FaceDetection/build/），libseeta_fa_lib.so（FaceAlignment/build/），seeta_fd_frontal_v1.0.bin（/FaceDetection/model/），seeta_fa_v1.1.bin（FaceAlignment/model/），添加到FaceIndentification/build中
    • cp 将 face_alignment.h（FaceAlignment/include/），face_detection.h（/FaceDetection/include/）添加到FaceIndentification/include中
    • vim 打开 FaceIdentification/src/test/CMakeLists.txt，用下面内容全代替CMakeLists.txt中地内容
      • aux_source_directory (. SRC_LIST)
      • link_directories(${PROJECT_BINARY_DIR})
      • message(${SRC_LIST})
      • # add external libraries
      • find_package(OpenCV REQUIRED)
      • include_directories(${seeta_facedet_lib_INCLUDE_DIRS} ${seeta_fa_lib_INCLUDE_DIRS})
      • list(APPEND seeta_fi_lib_required_libs ${OpenCV_LIBS} seeta_facedet_lib seeta_fa_lib)
      • enable_testing ()
      • foreach (f ${SRC_LIST})
      • string(REGEX REPLACE "[.]cpp" ".bin" BIN ${f})
      • add_executable(${BIN} ${f})
      • #target_link_libraries(${BIN} viplnet ${OpenCV_LIBS} seeta_facede_lib seeta_fa_lib)
      • target_link_libraries(${BIN} viplnet ${seeta_fi_lib_required_libs})
      • endforeach ()
    • 在 FaceIdentification/src/test/test_face_recognizer.cpp文件中添加如下内容头文件：
      • #include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    • 在 FaceIdentification/src/test/test_face_verification.cpp文件中添加如下内容头文件：
      • #include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    • 解压 FaceIdentification/model/seeta_fr_v1.0.part1.rar
      • apt-get install unrar
      • unrar x seeta_fr_v1.0.part1.rar
    • cd 进入 FaceIdentification/build
    • 进行cmake，注意这里的工具链路径是我的，不一定和你的一样，要灵活变动
      • sudo cmake -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-g++ ..
    • make -j4
    • 报错信息1：
    • 解决方法：复制这个链接中已经打开地文件内容https://github.com/ydar95/SeetaFaceEngine/blob/4c2ce314b0e618306879acb285af80ed05a2b49e/FaceIdentification/src/math_functions.cpp，替换FaceIdentification/src/math_functions.cpp中的全部内容即可
    • 报错信息2：
      • #error You must enable NEON instructions (e.g. -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon) to use arm_neon.h
      • 如果有上面这类报错信息，则在FaceIdentification/CMakeLists.txt的CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE中加上-mfloat-abi=softfp -mfpu=neon
      • 注意：注意是硬浮点还是软浮点，mfloat-abi选项有hard、soft、softfp，如果写成了softfp，而硬件支持硬浮点可能导致运行程序时找不到动态链接库的问题。（至于如何查看动态链接库是否是硬浮点，可以运行ldconfig -p|grep xxx来查看输出中是否包含hardsoft字样）。所有以后发现找不到动态链接库，而ldconfig -p能找到、ldd却找不到且设置LD_LIBRARY_PATH也无效的情况下就要考虑CPU架构不同、编译选项不同了。
    • 编译成功，至此，seetaface全部交叉编译成功

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posted @ 2020-03-30 16:36  小张在路上  阅读(922)  评论(1)  编辑  收藏  举报