[移动开发]SeetaFace2 Android 平台编译

SeetaFace2 Android 平台编译

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开源地址：https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2

SeetaFace2 人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块 FaceDetector、面部关键点定位模块 FaceLandmarker 以及人脸特征提取与比对模块 FaceRecognizer。面部关键点定位支持 5 点 和 81 点定位，两个辅助模块 FaceTracker 和 QualityAssessor 用于人脸跟踪和质量评估。

Android 平台编译说明

安装 ndk 编译工具

https://developer.android.com/ndk/downloads 下载 ndk，并安装到：/home/android-ndk

设置环境变量：

export ANDROID_NDK=/home/android-ndk

linux 下编译

cd SeetaFace2
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=install \
	-DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel \
	-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${ANDROID_NDK}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
	-DANDROID_ABI="armeabi-v7a" \
	-DANDROID_PLATFORM=android-24 \
	-DBUILD_EXAMPLE=OFF # 如果有OpenCV，则设置为ON
cmake --build . --config MinSizeRel

armeabi-v7a

cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=install \
	-DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel \
	-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${ANDROID_NDK}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
	-DANDROID_ABI="armeabi-v7a with NEON" \
	-DBUILD_EXAMPLE=OFF	

arm64-v8a

cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=install \
	-DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel \
	-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${ANDROID_NDK}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
	-DANDROID_ABI="arm64-v8a" \
	-DBUILD_EXAMPLE=OFF		

x86_64

cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=install \
	-DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel \
	-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${ANDROID_NDK}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
	-DANDROID_ABI="x86_64" \
	-DBUILD_EXAMPLE=OFF		

x86

cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=install \
	-DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel \
	-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${ANDROID_NDK}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
	-DANDROID_ABI="x86" \
	-DBUILD_EXAMPLE=OFF		

安装

cmake --build . --config MinSizeRel --target install/strip

• 参数说明：https://developer.android.google.cn/ndk/guides/cmake

  • ANDROID_ABI: 可取下列值： 目标 ABI。如果未指定目标 ABI，则 CMake 默认使用 armeabi-v7a。

    有效的目标名称为：

    • armeabi：带软件浮点运算并基于 ARMv5TE 的 CPU。
    • armeabi-v7a：带硬件 FPU 指令 (VFPv3_D16) 并基于 ARMv7 的设备。
    • armeabi-v7a with NEON：与 armeabi-v7a 相同，但启用 NEON 浮点指令。这相当于设置 -DANDROID_ABI=armeabi-v7a 和 -DANDROID_ARM_NEON=ON。
    • arm64-v8a：ARMv8 AArch64 指令集。
    • x86：IA-32 指令集。
    • x86_64 - 用于 x86-64 架构的指令集。

  • ANDROID_NDK 主机上安装的 NDK 根目录的绝对路径

  • ANDROID_PLATFORM: 如需平台名称和对应 Android 系统映像的完整列表，请参阅 Android NDK 原生 API

  • ANDROID_ARM_MODE

  • ANDROID_ARM_NEON

  • ANDROID_STL: 指定 CMake 应使用的 STL。默认情况下，CMake 使用 c++_static。

    • c++_shared: 使用 libc++ 动态库
    • c++_static: 使用 libc++ 静态库
    • none: 没有 C++ 库支持
    • system: 用系统的 STL

编译报错

fatal: No names found, cannot describe anything.
-- == BUILD_VERSION: a587833
CMake Error at SeetaNet/CMakeLists.txt:44 (target_link_options):
  Unknown CMake command "target_link_options".


-- Configuring incomplete, errors occurred!
See also "/home/build/workspace/hqq/SeetaFace2/build/CMakeFiles/CMakeOutput.log".

Unknown CMake command "target_link_options".

解决方案：https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2/issues/108

将cmake 版本升级，如何升级百度哇

编译成功

编译出的动态库在此目录下

SeetaFace2/build/install/

模型下载

• 人脸检测模块 FaceDetector 模型下载链接：
  MD5 ：E88669E5F1301CA56162DE8AEF1FD5D5
  百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1Dt0M6LXeSe4a0Pjyz5ifkg 提取码：fs8r
  Dropbox : https://www.dropbox.com/s/cemt9fl48t5igfh/fd_2_00.dat?dl=0

• 面部特征5点定位模块 FaceLandmarker 模型下载链接：
  MD5 ：877A44AA6F07CB3064AD2828F50F261A
  百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1MqofXbmTv8MIxnZTDt3h5A 提取码：7861
  Dropbox : https://www.dropbox.com/s/noy8tien1gmw165/pd_2_00_pts5.dat?dl=0

• 面部特征81点定位模块 FaceLandmarker 模型下载链接：
  MD5 ：F3F812F01121B5A80384AF3C35211BDD
  百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1CCfTGaSg_JSY3cN-R1Myaw 提取码：p8mc
  Dropbox : https://www.dropbox.com/s/v41lmclaxpwow1d/pd_2_00_pts81.dat?dl=0

• 人脸特征提取和比对模块 FaceRecognizer 模型下载链接：
  MD5 ：2D637AAD8B1B7AE62154A877EC291C99
  百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1y2vh_BHtYftR24V4xwAVWg 提取码：pim2
  Dropbox : https://www.dropbox.com/s/6aslqcokpljha5j/fr_2_10.dat?dl=0

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