【EASY EAI Orin Nano（RK3576）开发板试用体验】人脸识别体验

【前言】

在官方的例程中，有人脸识别的教程，今天在我前面两篇帖子的前提下，亲身体验人脸识别。

1、下载SDK
git clone https://github.com/EASY-EAI/EASY-EAI-Toolkit-3576.git

【注】晚上可能比较慢，早上比较快。我在前天晚上时，老是提示连接到服务器失败，但是今天比较快。还有就是直接复制文件到工程，也会提示读写权限错误，因此建议通过git下载。

developer@EASY-EAI-Develop:~/nfsroot/GitHub$ git clone https://github.com/EASY-EAI/EASY-EAI-Toolkit-3576.git
正克隆到 'EASY-EAI-Toolkit-3576'...
remote: Enumerating objects: 346, done.
remote: Counting objects: 100% (346/346), done.
remote: Compressing objects: 100% (265/265), done.
remote: Total 346 (delta 77), reused 337 (delta 70), pack-reused 0 (from 0)
接收对象中: 100% (346/346), 11.57 MiB | 10.92 MiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (77/77), 完成.

2、adb登录开发板，并加载nfs

developer@EASY-EAI-Develop:~/nfsroot/GitHub$ adb shell
* daemon not running; starting now at tcp:5037
* daemon started successfully
root@EASY-EAI-ORIN-NANO:/# sudo mount -t nfs 192.168.3.85:/home/developer/nfsroot /home/orin-nano/Desktop/nfs -o nolock

【注】此处需要插上网线连上网，要不提示连接服务器出错。

3、进入人脸识别目录，并执行./build.sh编译：

root@EASY-EAI-ORIN-NANO:/home/orin-nano/Desktop/nfs# cd GitHub/
root@EASY-EAI-ORIN-NANO:/home/orin-nano/Desktop/nfs/GitHub# ls
EASY-EAI-Toolkit-3576
root@EASY-EAI-ORIN-NANO:/home/orin-nano/Desktop/nfs/GitHub# cd EASY-EAI-Toolkit-3576/Demos/algorithm-face_recognition/
./build.sh
current project: algorithm-face_recognition
-- architecture: aarch64
-- The C compiler identification is GNU 12.2.0
-- The CXX compiler identification is GNU 12.2.0
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc - skipped
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ - skipped
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Found OpenCV: /usr (found version "4.6.0") 
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/orin-nano/Desktop/nfs/GitHub/EASY-EAI-Toolkit-3576/Demos/algorithm-face_recognition/build
[ 50%] Building CXX object CMakeFiles/test-face-recognition.dir/test-face-recognition.cpp.o
[100%] Linking CXX executable test-face-recognition
[100%] Built target test-face-recognition
root@EASY-EAI-ORIN-NANO:/home/orin-nano/Desktop/nfs/GitHub/EASY-EAI-Toolkit-3576/Demos/algorithm-face_recognition# ls
build  build.sh  CMakeLists.txt  Release  test-face-recognition.cpp

到此，编译就完了。

4、下载人脸检测、人脸识别的模型到Realse目录下：

下载网址分别为：

百度网盘链接为：https://pan.baidu.com/s/1AHGYKQQzpbgcMI5seieX1A?pwd=1234(提取码：1234 )。

百度网盘链接为:https://pan.baidu.com/s/1yLIG8fLCLIXGFYw7EPSX4A?pwd=1234 (提取码：1234 )。

我下载好后，放置目录下面：

【人脸识别】

在该目录下面有三张图片，我们执行
./test-face-recognition 1.jpg 2.jpg

就会对图1、图2进行对比，similarity值大于0.4认为是同一个人，值越大可能性越高，similarity值范围在-1~1之间：

从上面的结果看，认为两张图为同一个人。

再对比图1跟图3：

结果为0.07说明不是同一个人。

【总结】

灵眸科技提供了非常优秀的教程，使得用户可以快速的评估所需要的功能。