InspireFace交叉编译，于RV1106部署运行
<div class='showpostmsg'> 本帖最后由 周国维 于 2024-11-29 20:46 编辑<p>书接上文，完成了SDK验证后，接下来就是InspireFace的交叉编译和部署</p>
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<p>交叉编译第一步就是先确定目标机的芯片架构，很简单就可以确定rv1106是32位的armv7芯片</p>
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<p>第二步是下载InspireFace的源码，<a href="https://github.com/HyperInspire/InspireFace" target="_blank">https://github.com/HyperInspire/InspireFace</a>，这个不是整个SDK，只有C++的源码，干净点</p>
<p>InspireFace还依赖了很多别的包，都要手动下载，git clone下不来就下载压缩包，在解压到目标文件夹下</p>
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<p>第三步设置交叉编译链，按项目文档来说应该是在docker镜像上编译的，但懒得弄了，直接把ubuntu上前文的RV1106系统SDK的交叉编译链在CMAKE上设置为环境编译变量，而且最好还是用官方sdk提供的编译链进行交叉编译，不然就算编译通过到目标机上执行也可能有依赖问题。</p>
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<p>PS: 一定要把project(InspireFace)放到环境编译变量之下，不然cmake就会进入奇怪的构建循环</p>
<p>第四步，配置编译环境定义，cmake默认编译的目标程序是运行在X86平台上的，要修改为上文所说的armv7</p>
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<p>第五步执行mkdir build && cd build && cmake .. 如果没有报错就执行make，然后接下来就是趟雷区，哪里编译不过改哪里</p>
<p>第一个雷出现在rknn_init这个函数，因为使能了RKNN，所以会编译RKNN相关的函数，但RKNN又分为RKNPU1和RKNPU2，而InspireFaced是默认支持rv1109和rv1126，是比较老的RKNPU1，rknn_init这个函数有变动，所以需要手动改完rknn_init的入参，还好不多。</p>
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<p>第二个雷出现在编译MNN这个库的时候，如果按默认的配置进行编译，编译会通过，但在执行链接的时候你会喜提很多函数的 undefined symbol </p>
<p>究其根本这一切都和MNN_USE_NEON这个宏变量有关，因为MNN_USE_NEON默认是没使能的，但对某些函数，它只限定了实现，没限定声明，</p>
<p>所以会出现undefined symbol ，而armv7是默认支持NEON操作的，所以要修改MNN的CMakeLists，使能MNN_USE_NEON</p>
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<p>关闭MNN_ARM82 是因为某个函数找不到实现，懒得找了就直接关闭使用</p>
<p>第三个雷是在链接opencv这个库的时候，它的.o文件会有些古老的底层函数一直都是undefined symbol，可能和交叉编译链版本有关</p>
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<p>按经验告诉我，可能又要升级，又要改配置，但最后发现改了一堆东西都没卵用，所以灵光一闪，想到<a href="http://git@github.com:LuckfoxTECH/luckfox_pico_rkmpi_example.git" target="_blank">http://git@github.com:LuckfoxTECH/luckfox_pico_rkmpi_example.git</a>这个例程源码里</p>
<p>有opencv-mobile已经编好的.a文件，直接设置导入路径就能用了·</p>
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<p>作为代价就是有些sample编译不过，要注释掉</p>
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<p>但无关大雅，最后还是成功通过编译，然后确定libInspireFace.so是否为32位ARM架构，是的话就没什么问题了</p>
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<p>编译完后，执行adb pull .\libInspireFace.so /lib，把动态链接库放到目标机的/lib目录下，然后下载InspireFace的模型包，我选的是Pikachu试试水</p>
<p> 把里面的Pikachu和build/sample/FaceDetect这个sample例程同样放到/root目录下，然后第四个雷就来了</p>
<p>首先是test_res这个包里的jpeg图片居然cv::imread读不出来，还得转成jpg图像才能读，而更奇葩的是Pikachu这个模型包里找不到sample源码里的face_detect这个模型，</p>
<p>如果不是遍历了模型包的参数，还不知道模型名称对不上，后面还加了尺寸大小，真是坑爹。</p>
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<p>修改完程序后执行，需要的话到附件下载</p>
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<p>再看下人脸识别效果</p>
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<p>效果可以，但如果只是0.4秒的速度那真的只能当玩具了，不过现在是单单用cpu计算的，后面看来就要用上rknpu加速和优化模型了</p>
<p>移植InspireFace比移植open3D点云库简单多了，不过后面的工作就进到技术深水区，共勉。</p>
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