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InspireFace交叉编译,于RV1106部署运行 [复制链接]

本帖最后由 周国维 于 2024-11-29 20:46 编辑

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

 

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

image.png  

第二步是下载InspireFace的源码,https://github.com/HyperInspire/InspireFace,这个不是整个SDK,只有C++的源码,干净点

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

image.png  

image.png  

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。

   image.png  

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

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

image.png  

image.png  

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

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。

image.png   image.png  

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 

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,

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

image.png   image.png   image.png  

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

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

image.png  

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http://git@github.com:LuckfoxTECH/luckfox_pico_rkmpi_example.git这个例程源码里

有opencv-mobile已经编好的.a文件,直接设置导入路径就能用了·

image.png  

作为代价就是有些sample编译不过,要注释掉

image.png  

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

image.png  

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

image.png   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

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,

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。

image.png  

修改完程序后执行,需要的话到附件下载

image.png  

再看下人脸识别效果

image.png  

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

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。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

face_detect.cpp

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