7.100ASK_V853-PRO开发板支持人形检测和人脸识别

嵌入式Linux那些事 2023-05-12 3175

嵌入式Linux那些事

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描述

1.前言

​ V853 芯片内置一颗 NPU核，其处理性能为最大 1 TOPS 并有 128KB 内部高速缓存用于高速数据交换，支持 OpenCL、OpenVX、android NN 与 ONNX 的 API 调用，同时也支持导入大量常用的深度学习模型。本章提供一个例程，展示如何使用V853芯片中的NPU部分进行人形检测和人脸识别。

资源包（含有应用程序和yuvplayer软件包）：source.zip
100ASK_V853-PRO开发板资料汇总：

链接：100ASK_100ASK-PRO 资料汇总 - Allwinner / V853-Pro - 嵌入式开发问答社区

100ASK_V853-PRO开发板购买链接：100ASK_V853-PRO开发板

人脸识别

2.示例程序目录

将上述资源包下载完成解压后，把示例程序100ASK_viplite-driver放在Ubuntu中的任意目录中。假设我放在/home/book/workspaces目录下，下面为人形识别和人脸识别应用程序的目录结构。

book@100ask:~/workspaces/100ASK_viplite-driver$ tree
.
├── 100ASK_Algo
│   ├── det_demo
│   │   ├── 100ASK_det_demo
│   │   ├── aw_errors.c
│   │   ├── aw_errors.h
│   │   ├── body_384x216.yuv
│   │   ├── body_640x360.yuv
│   │   ├── demo.cc
│   │   ├── face_480x270.nv12
│   │   ├── list.c
│   │   ├── list.h
│   │   ├── Makefile
│   │   ├── Readme.txt
│   │   └── testcase.txt
│   ├── fdet
│   │   └── 100ASK_Facedet_480_288_nv12.nb
│   ├── include
│   │   ├── awnn_det.h
│   │   ├── awnn.h
│   │   ├── awnn_info.h
│   │   ├── awnn_lib.h
│   │   └── cross_utils.h
│   ├── libawnn.a
│   ├── libawnn.so
│   ├── pdet
│   │   ├── 100ASK_humandet_384_224_V0.nb
│   │   ├── 100ASK_humandet_384_224_V1.nb
│   │   ├── 100ASK_humandet_640_384_V0.nb
│   │   └── 100ASK_humandet_640_384_V1.nb
│   └── Readme.txt
└── sdk_release
    ├── libVIPlite.a
    ├── libVIPlite.so
    ├── libVIPuser.a
    ├── libVIPuser.so
    └── sdk
        ├── vip_lite_common.h
        └── vip_lite.h

7 directories, 31 files

其中100ASK_Algo文件包含了：

​ 1.det_demo目录包含应用程序和测试图片

​ 2.fdet目录包含人脸模型

​ 3.include目录包含应用程序头文件和

​ 4.pdet目录包含人形模型

sdk_release中包含了NPU相关的模型处理文件

3.主函数demo.cc

下面仅对应用程序中的demo.cc程序中的main.cc进行讲解，对于其他代码，您可以直接查看应用程序压缩包的其他文件。

int main(int argc, char* argv[]) {
    if (argc != 2) {
        printf("%s testcase.txtn", argv[0]);
        return 0;
    }
    int count = 0;
    /*创建一个结构体获取参数1的中的数据，该结构体是输入nbg路径，返回awnn_info_t结构体。包含库名称，网络输入图像宽高，内存占用大小，阈值信息等，其中count为处理的图像和网络模型个数*/
    network_info_t **infos = create_infos_from_testcase(argv[1], count);
    printf("count=%dn", count);

    if (count && infos) {
        awnn_info_t * nbinfo;
        unsigned int mem_size = 0;
        pthread_t thread[count] = {0};
		//获取参数1获取对应模型个数
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            nbinfo = awnn_get_info(infos[i]->nbg);
            printf("info %s %s %u %u %u %fn", nbinfo->name, nbinfo->md5,
                    nbinfo->width, nbinfo->height, nbinfo->mem_size, nbinfo->thresh);
            infos[i]->nbinfo = nbinfo;
            mem_size += nbinfo->mem_size;
        }
		//根据内存初始化申请NPU模型所需的内存大小
        printf("mem_size: %un", mem_size);
        awnn_init(mem_size);
		//创建线程处理模型和图片
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            pthread_create(&thread[i], NULL, detect_thread, infos[i]);
        }
		
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            if (thread[i] != 0)
                pthread_join(thread[i], NULL);
        }
        awnn_uninit();
    }
	//销毁结构体内存
    destroy_infos(infos, count);
    return 0;
}

可以看到上述过程并没有涉及到模型的处理过程，可以查看100ASK_viplite-driver/100ASK_Algo/include/目录中对应函数的函数说明。

4.编译应用程序

假设我将应用程序文件夹100ASK_viplite-driver放在~/workspaces/100ASK_viplite-driver，进入应用程序目录下

book@100ask:~$ cd ~/workspaces/100ASK_viplite-driver/
book@100ask:~/workspaces/100ASK_viplite-driver$ cd 100ASK_Algo/det_demo/

假设我的Tina SDK放在/home/book/workspaces/tina-v853-open，为应用程序增加环境变量。

book@100ask:~/workspaces/100ASK_viplite-driver/100ASK_Algo/det_demo$ export TINA_TOP=/home/book/workspaces/tina-v853-open
book@100ask:~/workspaces/100ASK_viplite-driver/100ASK_Algo/det_demo$ export STAGING_DIR=~/workspaces/tina-v853-open/openwrt/openwrt/staging_dir/

添加完成后即可编译应用程序

book@100ask:~/workspaces/100ASK_viplite-driver/100ASK_Algo/det_demo$ make
/home/book/workspaces/tina-v853-open/prebuilt/rootfsbuilt/arm/toolchain-sunxi-musl-gcc-830/toolchain/bin/arm-openwrt-linux-muslgnueabi-g++ demo.cc list.c aw_errors.c -I./ -I./../../100ASK_Algo/include -L./../../100ASK_Algo -L./../../sdk_release -l:libawnn.a -l:libVIPlite.a -l:libVIPuser.a -o 100ASK_det_demo
book@100ask:~/workspaces/100ASK_viplite-driver/100ASK_Algo/det_demo$ ls
100ASK_det_demo  aw_errors.h       body_640x360.yuv  face_480x270.nv12  list.h    Readme.txt
aw_errors.c      body_384x216.yuv  demo.cc           list.c             Makefile  testcase.txt

编译完成后，可以在当前目录下生成一个名为100ASK_det_demo的应用程序。

5.修改testcase.txt

​ testcase.txt文件里面包含有模型路径、待检测的图像、图像尺寸。下面对该文件进行详细的解读，testcase.txt原文件为：

# example:
# [network]
# network type thresh loop
# input1 width height
# input2 width height
# input3 width height
#
# network: nbg path
# type: 1(humanoidv1.0),3(humanoidv3.0),4(face)
# thresh: postprocess thresh
# loop: loop count
# input: multi test case each in oneline

[network]
models/100ASK_humandet_640_384_V1.nb 1 0.25 1
body_640x360.yuv 640 360

[network]
models/100ASK_humandet_384_224_V1.nb 3 0.25 1
body_384x216.yuv 384 216

[network]
models/100ASK_Facedet_480_288_nv12.nb 4 0.6 1
face_480x270.nv12 480 270

可以看到文件已经对该文件如何使用和网络节点的各参数定义有了解释。testcase.txt文件中可以包含有多个处理的模型，每个需要处理的模型需要有特定的格式要求，假设我现在使用的是100ASK_humandet_640_384_V1.nb模型文件处理test1_640x360.yuv的图像文件，则可以修改testcase.txt文件为

[network]
models/100ASK_humandet_640_384_V1.nb 1 0.25 1
test1_640x360.yuv 640 360

models/100ASK_humandet_640_384_V1.nb为模型的存放路径；1为模型的类别；0.25为后处理阈值；1为循环次数；test1_640x360.yuv为测试图像的名称；640 360为测试图像的尺寸。

**注意：**100ASK_humandet_640_384_V1.nb为类别1，100ASK_humandet_384_224_V1.nb为类别3。

如果你还想使用同一个模型，增加一个test2_640x360.yuv测试图像，可以直接在该模型下增加

test2_640x360.yuv测试图像和图像尺寸，例如：

[network]
models/100ASK_humandet_640_384_V1.nb 1 0.25 1
test1_640x360.yuv 640 360
test2_640x360.yuv 640 360

6.运行测试程序

​ 我们在示例程序中已经放入供您进行测试使用的图像，您也可以使用TF卡将虚拟机中的应用程序、模型和测试图像等文件拷贝到TF卡中 ，TF卡中的文件结构应如下所示

book@100ask:/media/book/B89C-7C55$ tree
.
├── 100ASK_det_demo
├── body_384x216.yuv
├── body_640x360.yuv
├── face_480x270.nv12
├── models
│   ├── 100ASK_Facedet_480_288_nv12.nb
│   ├── 100ASK_humandet_384_224_V1.nb
│   └── 100ASK_humandet_640_384_V1.nb
└── testcase.txt

可以看到应用程序、测试图片和testcase.txt文件放在TF卡根目录的文件夹下，单独创建一个models文件夹将模型文件放在该文件夹下。

​ 将开发板板上电，插入12V电源线和2条Type-C数据线后，再将TF卡插入开发板中

人脸识别

​ 启动完成开发板后，挂载TF卡到/mnt目录下，输入mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/

root@TinaLinux:/# [ 9866.263682] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 0Hz bm PP pm UP vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.523742] sunxi-mmc sdc0: no vqmmc,Check if there is regulator
[ 9866.553676] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.593686] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.606971] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.619855] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.633161] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.855649] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 0Hz bm PP pm ON vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.866027] sunxi-mmc sdc0: no vqmmc,Check if there is regulator
[ 9866.893675] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 1 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.914333] mmc1: host does not support reading read-only switch, assuming write-enable
[ 9866.924044] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 4 timing LEGACY(SDR12) dt B
[ 9866.938320] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 400000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 4 timing UHS-DDR50 dt B
[ 9866.948838] sunxi-mmc sdc0: sdc set ios:clk 50000000Hz bm PP pm ON vdd 22 width 4 timing UHS-DDR50 dt B
[ 9866.959640] mmc1: new ultra high speed DDR50 SDHC card at address aaaa
[ 9866.967694] mmcblk1: mmc1:aaaa SU08G 7.40 GiB 
[ 9866.990824]  mmcblk1: p1
root@TinaLinux:/# mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/
[ 3573.953864] FAT-fs (mmcblk1p1): Volume was not properly unmounted. Some data may be corrupt. Please run fsck.

进入mnt目录下即可看到TF卡内的文件

root@TinaLinux:/# cd /mnt/
root@TinaLinux:/mnt# ls
100ASK_det_demo            face_480x270.nv12
System Volume Information  models
body_384x216.yuv          testcase.txt
body_640x360.yuv
root@TinaLinux:/mnt# ls models/
100ASK_Facedet_480_288_nv12.nb  100ASK_humandet_640_384_V1.nb
100ASK_humandet_384_224_V1.nb

确保应用程序、模型文件夹中的模型文件、测试图片、testcase.txt都存在后，即可开始运行测试程序，输入

./100ASK_det_demo testcase.txt

root@TinaLinux:/mnt# ./100ASK_det_demo testcase.txt 
count=3
info  05dc32ee903c08a3abd53ddd829a8dd5 640 384 10061394 0.000000
info  827b3a725d0fd7173338a56fd06c8db0 384 224 2829624 0.000000
info  3d42fcd47490a62d52ea021760[ 7944.592701] npu[665][665] vipcore, device init..
[ 7944.600170] set_vip_power_clk ON

mem_size: 16530637
Version: AW[ 7944.608597] enter aw vip mem alloc size 16530637
NN_LIB_1.0.3
[0xb6f8f560]vip_in[ 7944.615697] aw_vip_mem_alloc vir 0xe1328000, phy 0x48800000
it[121], 
The version of Viplit[ 7944.623477] npu[665][665] gckvip_drv_init  kernel logical phy address=0x48800000  virtual =0xe1328000
e is: 1.8.0-0-AW-2023-02-24
VIPLite driver version=0x00010800...
malloc 384x224 nv12 buffer
malloc 480x288 nv12 buffer
malloc 640x384 nv12 buffer
save file: post_body_384x216.yuv
save file: post_face_480x270.nv12
save file: post_body_640x360.yuv
[ 7946.373546] npu[665][665] gckvip_drv_exit, aw_vip_mem_free
[ 7946.379816] aw_vip_mem_free vir 0xe1328000, phy 0x48800000
[ 7946.386027] aw_vip_mem_free dma_unmap_sg_atrs
[ 7946.391003] aw_vip_mem_free ion_unmap_kernel
[ 7946.396101] aw_vip_mem_free ion_free
[ 7946.400118] aw_vip_mem_free ion_client_destroy
[ 7946.410983] npu[665][665] vipcore, device un-init..

执行测试程序完成后可以查看当前目录下的文件，输入ls

root@TinaLinux:/mnt# ls
100ASK_det_demo                      post_body_640x360.yuv.input_0.txt
System Volume Information            post_body_640x360.yuv.input_1.txt
body_384x216.yuv                     post_body_640x360.yuv.output_0.txt
body_640x360.yuv                     post_data
face_480x270.nv12                    post_face_480x270.nv12
models                               post_face_480x270.nv12.input_0.txt
post_body_384x216.yuv                post_face_480x270.nv12.input_1.txt
post_body_384x216.yuv.input_0.txt    post_face_480x270.nv12.output_0.txt
post_body_384x216.yuv.input_1.txt    post_face_480x270.nv12.output_1.txt
post_body_384x216.yuv.output_0.txt   post_face_480x270.nv12.output_2.txt
post_body_384x216.yuv.output_1.txt   testcase.txt
post_body_640x360.yuv

上述文件中，带有post前缀的文件为执行应用程序后生成的文件。其中post_data文件夹含有模型的执行结果和执行性能

post_data/result_TID.txt ：输出每个模型检测结果，其中 TID 为检测线程ID号。
post_data/performance_TID.txt ：输出每个模型检测性能结果，其中 TID 为检测线程ID号；性能评测时建议运行单个模型且将 stdout 重定向为 /dev/null 。
post_inputN ：每个输入的画框结果，其中 inputN 为输入图像路径，直接在路径前添加 post_前缀进行保存，因此输入图像路径请勿添加 ./ 或使用绝对路径。

post_body_384x216.yuv 、post_body_640x360.yuv、post_face_480x270.nv12为输出画框结果的图像。

卸载TF卡所用的文件系统，输入

root@TinaLinux:/mnt# cd ../
root@TinaLinux:/# umount /mnt/

7.使用yuvplayer软件查看图像

将TF卡放入读卡器后，插入电脑端，使用yuvplayer软件打开图像，该文件放在source目录下的yuvplayer-2.5.zip，解压后即可使用。设置图像尺寸和颜色空间即可查看图像。

在电脑端，打开U盘文件夹。注意：您之前没使用过yuvplayer.exe，可能不会出现我的.nv12文件一样的图标，但不影响后续的操作。
 

人脸识别

选择我们需要查看的图像，例如我想查看body_640x360.yuv文件，单击body_640x360.yuv文件后，右键后选择打开方式。

人脸识别

点击更多应用
 

人脸识别

使用滚轮往下滑，点击在这台电脑上查找其他应用

人脸识别

找到yuvplayer-2.5.zip解压出来的yuvplayer-2.5文件夹中的yuvplayer.exe文件，选中该文件后点击打开

人脸识别人脸识别

打开后，会出现如下画面，该画面是由于没有设置尺寸和颜色空间导致的

人脸识别

在选项栏中点击Size后，选择Custom。这样的选择意思是选择自定义尺寸

人脸识别

在自定义尺寸界面输入图像尺寸，该图像尺寸宽为640，高为360，设置完成后点击确定

人脸识别

确定完成之后可以，看到大致的图像，但此时还需要修改显示的图像空间。

人脸识别

在选项栏中点击选择Color后，点击选择NV12颜色空间
 

人脸识别

 

选择完成后，即可看到正常的图像

人脸识别

其他图像的查看方式也同理，值得注意的是每张图像的尺寸可能不一样，需要根据源图像的尺寸设置。

使用yuvplayer查看post_face_480x270.nv12 图像文件为：

人脸识别

7.使用自定义图片测试

​ 由于我们平常使用的图片格式多为JPG或者PNG格式，其图像数据格式都为RGB等常见颜色空间，但在视频编解码和视频传输应用中通常使用NV12的视频存储格式，它将图片中 Y 轴色度信息和 UV 轴亚像素信息存储在同一个平面中。这就导致在 NV12 格式中，图像的每一行都存储一个 Y 值(代表色度信息)，然后每隔两行存储一个 U 和 V 值(代表亚像素信息)。所以NV12 格式中的图像数据通常会比其他格式(如 RGB)少一半。

​ 如果您获取的应用的图像为NV12就不需要进行格式转换，如果您想测试的图像为并不是NV12格式，而是我们常见的RGB格式的JPG或PNG图像，则需要使用工具进行转换。

​ 下面我们使用的工具是ffmpeg，下面演示如何使用ffmpeg进行图像存储格式的转换。

​ 安装ffmpeg，在虚拟机终端界面输入sudo apt-get install ffmpeg

book@100ask:~$ sudo apt-get install ffmpeg
[sudo] password for book: 
Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
The following package was automatically installed and is no longer required:
  libdumbnet1
Use 'sudo apt autoremove' to remove it.
The following additional packages will be installed:
  i965-va-driver libaacs0 libass9 libavcodec57 libavdevice57 libavfilter6
  libavformat57 libavresample3 libavutil55 libbdplus0 libbluray2 libbs2b0
  libchromaprint1 libcrystalhd3 libdc1394-22 libflite1 libgme0 libgsm1
  libllvm10 libmysofa0 libnorm1 libopenal-data libopenal1 libopenjp2-7
  libopenmpt0 libpgm-5.2-0 libpostproc54 librubberband2 libsdl2-2.0-0
  libshine3 libsnappy1v5 libsndio6.1 libsoxr0 libssh-gcrypt-4 libswresample2
  libswscale4 libva-drm2 libva-x11-2 libva2 libvdpau1 libx264-152 libx265-146
  libxvidcore4 libzmq5 libzvbi-common libzvbi0 mesa-va-drivers
  mesa-vdpau-drivers va-driver-all vdpau-driver-all
Suggested packages:
  ffmpeg-doc i965-va-driver-shaders libbluray-bdj firmware-crystalhd
  libportaudio2 sndiod libvdpau-va-gl1 nvidia-vdpau-driver
  nvidia-legacy-340xx-vdpau-driver
The following NEW packages will be installed:
  ffmpeg i965-va-driver libaacs0 libass9 libavcodec57 libavdevice57
  libavfilter6 libavformat57 libavresample3 libavutil55 libbdplus0 libbluray2
  libbs2b0 libchromaprint1 libcrystalhd3 libdc1394-22 libflite1 libgme0
  libgsm1 libllvm10 libmysofa0 libnorm1 libopenal-data libopenal1 libopenjp2-7
  libopenmpt0 libpgm-5.2-0 libpostproc54 librubberband2 libsdl2-2.0-0
  libshine3 libsnappy1v5 libsndio6.1 libsoxr0 libssh-gcrypt-4 libswresample2
  libswscale4 libva-drm2 libva-x11-2 libva2 libvdpau1 libx264-152 libx265-146
  libxvidcore4 libzmq5 libzvbi-common libzvbi0 mesa-va-drivers
  mesa-vdpau-drivers va-driver-all vdpau-driver-all
0 upgraded, 51 newly installed, 0 to remove and 242 not upgraded.
Need to get 32.5 MB/47.9 MB of archives.
After this operation, 222 MB of additional disk space will be used.
Do you want to continue? [Y/n] y

此时会提示您将有222M空间需要被使用，此时输入y，即可进行下载安装

等待安装完成后，输入ffmpeg -h

book@100ask:~$ ffmpeg -h
ffmpeg version 3.4.11-0ubuntu0.1 Copyright (c) 2000-2022 the FFmpeg developers
  built with gcc 7 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04)
  ...

可以看到ffmpeg的版本号和适用的Ubuntu，后续的使用指南可自行观看，这里就不展示全部输出信息。

下面我们使用《RISC-V嵌入式开发线下交流会》中的照片，尺寸为480×270,图像格式为JPG

人脸识别
book@100ask:~/workspaces/testImg$ ls
test_480-270.jpg

使用ffmpeg进行格式转换，在终端输入ffmpeg -i test_480-270.jpg -s 480x288 -pix_fmt nv12 100ask_face-480-270.yuv

book@100ask:~/workspaces/testImg$ ffmpeg -i test_480-270.jpg -s 480x270 -pix_fmt nv12 100ask_face-480-270.yuv
ffmpeg version 3.4.11-0ubuntu0.1 Copyright (c) 2000-2022 the FFmpeg developers
  built with gcc 7 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04)
  configuration: --prefix=/usr --extra-version=0ubuntu0.1 --toolchain=hardened --libdir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --incdir=/usr/include/x86_64-linux-gnu --enable-gpl --disable-stripping --enable-avresample --enable-avisynth --enable-gnutls --enable-ladspa --enable-libass --enable-libbluray --enable-libbs2b --enable-libcaca --enable-libcdio --enable-libflite --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-libfribidi --enable-libgme --enable-libgsm --enable-libmp3lame --enable-libmysofa --enable-libopenjpeg --enable-libopenmpt --enable-libopus --enable-libpulse --enable-librubberband --enable-librsvg --enable-libshine --enable-libsnappy --enable-libsoxr --enable-libspeex --enable-libssh --enable-libtheora --enable-libtwolame --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwavpack --enable-libwebp --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-libxvid --enable-libzmq --enable-libzvbi --enable-omx --enable-openal --enable-opengl --enable-sdl2 --enable-libdc1394 --enable-libdrm --enable-libiec61883 --enable-chromaprint --enable-frei0r --enable-libopencv --enable-libx264 --enable-shared
  libavutil      55. 78.100 / 55. 78.100
  libavcodec     57.107.100 / 57.107.100
  libavformat    57. 83.100 / 57. 83.100
  libavdevice    57. 10.100 / 57. 10.100
  libavfilter     6.107.100 /  6.107.100
  libavresample   3.  7.  0 /  3.  7.  0
  libswscale      4.  8.100 /  4.  8.100
  libswresample   2.  9.100 /  2.  9.100
  libpostproc    54.  7.100 / 54.  7.100
Input #0, image2, from 'test_480-270.jpg':
  Duration: 00:00:00.04, start: 0.000000, bitrate: 5699 kb/s
    Stream #0:0: Video: mjpeg, yuvj420p(pc, bt470bg/unknown/unknown), 480x270 [SAR 96:96 DAR 16:9], 25 tbr, 25 tbn, 25 tbc
Stream mapping:
  Stream #0:0 -> #0:0 (mjpeg (native) -> rawvideo (native))
Press [q] to stop, [?] for help
[swscaler @ 0x55787ff64b20] deprecated pixel format used, make sure you did set range correctly
Output #0, rawvideo, to '100ask_face-480-270.yuv':
  Metadata:
    encoder         : Lavf57.83.100
    Stream #0:0: Video: rawvideo (NV12 / 0x3231564E), nv12, 480x270 [SAR 1:1 DAR 16:9], q=2-31, 38880 kb/s, 25 fps, 25 tbn, 25 tbc
    Metadata:
      encoder         : Lavc57.107.100 rawvideo
frame=    1 fps=0.0 q=-0.0 Lsize=     190kB time=00:00:00.04 bitrate=38880.0kbits/s speed=0.664x    
video:190kB audio:0kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: 0.000000%

执行完成没有出现报错，并可以输入ls查看转换后的图像文件

book@100ask:~/workspaces/testImg$ ls 
test_480-270.jpg	100ask_face-480-270.yuv

可以发现生成了一个名为100ask_face-480-270.yuv文件，该文件的图像尺寸为480×270，图像存储格式为NV12。

将其拷贝到开发板上，与应用程序100ASK_det_demo放在同一目录中，例如：

root@TinaLinux:/mnt# ls
100ASK_det_demo
100ask_face-480-270.yuv
System Volume Information
body_384x216.yuv
body_640x360.yuv
face_480x270.nv12
models
post_100ask_face-480_288.yuv.input_0.txt
post_100ask_face-480_288.yuv.input_1.txt
post_100ask_face-480_288.yuv.output_0.txt
post_100ask_face-480_288.yuv.output_1.txt
post_100ask_face-480_288.yuv.output_2.txt
post_body_384x216.yuv
post_body_384x216.yuv.input_0.txt
post_body_384x216.yuv.input_1.txt
post_body_384x216.yuv.output_0.txt
post_body_384x216.yuv.output_1.txt
post_body_640x360.yuv
post_body_640x360.yuv.input_0.txt
post_body_640x360.yuv.input_1.txt
post_body_640x360.yuv.output_0.txt
post_data
post_face_480x270.nv12
post_face_480x270.nv12.input_0.txt
post_face_480x270.nv12.input_1.txt
post_face_480x270.nv12.output_0.txt
post_face_480x270.nv12.output_1.txt
post_face_480x270.nv12.output_2.txt
testcase.txt

修改testcase.txt，增加人脸模型的输入图像，在串口终端输入

root@TinaLinux:/mnt# vi testcase.txt

修改文件内容为：

# example:
# [network]
# network type thresh loop
# input1 width height
# input2 width height
# input3 width height
#
# network: nbg path
# type: 1(humanoidv1.0),3(humanoidv3.0),4(face)
# thresh: postprocess thresh
# loop: loop count
# input: multi test case each in oneline

[network]
models/100ASK_humandet_640_384_V1.nb 1 0.25 1
body_640x360.yuv 640 360

[network]
models/100ASK_humandet_384_224_V1.nb 3 0.25 1
body_384x216.yuv 384 216

[network]
models/100ASK_Facedet_480_288_nv12.nb 4 0.6 1
face_480x270.nv12 480 270
100ask_face-480-270.yuv 480 270

运行100ASK_det_demo应用程序

root@TinaLinux:/mnt# ./100ASK_det_demo testcase.txt
count=3
info  05dc32ee903c08a3abd53ddd829a8dd5 640 384 10061394 0.000000
info  827b3a725d0fd7173338a56fd06c8db0 384 224 2829624 0.000000
info  3d42fcd47490a62d52ea021760[  212.538113] npu[465][465] vipcore, device init..
[  212.545449] set_vip_power_clk ON

mem_size: 16530637
Version: AW[  212.553935] enter aw vip mem alloc size 16530637
NN_LIB_1.0.3
[0xb6fe0560]vip_init[121], 
The version of Viplite is: 1.8.0-0-AW-2023-02-24
[  212.569158] aw_vip_mem_alloc vir 0xe1353000, phy 0x48800000
[  212.575548] npu[465][465] gckvip_drv_init  kernel logical phy address=0x48800000  virtual =0xe1353000
VIPLite driver version=0x00010800...
malloc 480x288 nv12 buffer
malloc 384x224 nv12 buffer
malloc 640x384 nv12 buffer
save file: post_body_384x216.yuv
save file: post_face_480x270.nv12
save file: post_body_640x360.yuv
save file: post_100ask_face-480-270.yuv
[  215.019076] npu[465][465] gckvip_drv_exit, aw_vip_mem_free
[  215.025231] aw_vip_mem_free vir 0xe1353000, phy 0x48800000
[  215.031525] aw_vip_mem_free dma_unmap_sg_atrs
[  215.036451] aw_vip_mem_free ion_unmap_kernel
[  215.041627] aw_vip_mem_free ion_free
[  215.045646] aw_vip_mem_free ion_client_destroy
[  215.051785] npu[465][465] vipcore, device un-init..

使用yuvplayer软件查看图像，配置图像的尺寸：宽480、高270；配置图像颜色空间为NV12

人脸识别

可以看到该模型已经检测到大部分人脸模型，可能由于图像过于模糊导致有个别未能识别到，但该模型的精度还是比较高的。这里仅演示人脸识别，对于人形识别大家也可以参考这个示例自行去修改增加。参考这个示例大家可以去自己尝试获取自定义的图像进行人脸识别或人形检测。

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