01
人脸检测源码
从码云OpenCV学堂上获取源码,打开给大家看看,源码是这样的
#include#include using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { dnn::Net net = dnn::readNetFromTensorflow("opencv_face_detector_uint8.pb", "opencv_face_detector.pbtxt"); net.setPreferableBackend(cv::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::DNN_TARGET_CUDA); VideoCapture capture("example_dsh.mp4"); Mat frame; while (true) { capture.read(frame); if (frame.empty()) { break; } // HWC - NCHW Mat blob = dnn::blobFromImage(frame, 1.0, Size(300, 300), Scalar(104, 177, 123), false, false); net.setInput(blob);// NCHW Mat probs = net.forward(); // 1x1xNx7 Mat detectionMat(probs.size[2], probs.size[3], CV_32F, probs.ptr ()); // 解析结果 for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) { float confidence = detectionMat.at (i, 2); if (confidence > 0.5) { int x1 = static_cast (detectionMat.at (i, 3)*frame.cols); int y1 = static_cast (detectionMat.at (i, 4)*frame.rows); int x2 = static_cast (detectionMat.at (i, 5)*frame.cols); int y2 = static_cast (detectionMat.at (i, 6)*frame.rows); Rect box(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1); rectangle(frame, box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); } } imshow("Jetson Nano + OpenCV4.5.4 DNN C++ Demo", frame); int c = waitKey(1); if (c == 27) { // break; } } return 0; }
02
生成CMakeLists.txt
做一个CMakeLists.txt文件,内容如下,自己看看,注意一下,我的OpenCV4.5.4版本是我重新编译,支持CUDA的版本。cmake直接编译吧
你好
cmake_minimum_required( VERSION 2.8 ) # 声明一个 cmake 工程 project(face_detect_demo) # 设置编译模式 #set( CMAKE_BUILD_TYPE "Debug" ) #添加OPENCV库 #指定OpenCV版本,代码如下 #find_package(OpenCV 4.5.4 REQUIRED) #如果不需要指定OpenCV版本,代码如下 find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories( ./src/) #添加OpenCV头文件 include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) #显示OpenCV_INCLUDE_DIRS的值 message(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) FILE(GLOB_RECURSE TEST_SRC src/*.cpp #src/*.c #${CMAKE_SOURCE_DIR}/*.cpp #${CMAKE_SOURCE_DIR}/*.cp ) # 添加一个可执行程序 # 语法:add_executable( 程序名 源代码文件 ) add_executable(target faceApp.cpp ${TEST_SRC}) # 将库文件链接到可执行程序上 target_link_libraries(target ${OpenCV_LIBS})
03
make生成可执行文件
cmake已经成功了,现在再make一下,生成可执行文件吧,我们的可执行文件名称是target,之前定义在CMakeLists.txt文件中,make也成功了,真不错!
04
运行测试
直接运行可执行文件,扫安毋躁,真的可以啦,OpenCV C++ 代码成功运行在Jetson Nano上了,从此以后我再也不说OpenCV C++快速入门30讲不能移植到嵌入式上跑了。
审核编辑:刘清
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