ubuntu16.04-交叉编译-SeetaFaceEngine-master

0、前言　　

在要移植opecv和SeetaFaceEngine-master到ARM板子上运行的所有步骤之前，有几点需要注意的：
查看板子运行的Kernel版本
交叉编译工具链的gcc版本，关键就是工具链里库所能支持的最低内核版本
- 可以用file xxx.so，查看
- 工具链的版本会影响到opecv、seetaface的编译工程，以及编译出来的opecv库、seetaface最终的可执行文件能否在板子的内核里跑起来
文件系统系统里的lib库最好用与上面提到的同一个工具链里的库
在进行seetaface的交叉编译之前，要先确定opencv已经交叉编译好了，opencv、seetaface、制作根文件系统的busybox这三者用到的交叉编译工具链应一致
说明：该博客接续上篇opencv交叉编译：https://www.cnblogs.com/xz-954042850-qq/p/12598388.html

下面操作尽量不要在共享文件夹目录中进行，在Ubuntu其他原生目录中进行

1、前提准备

Linux操作系统：Ubuntu 16.04
OpenCv版本：3.4.6
交叉工具链：arm-2014.05-29-arm-none-linux-gnueabi-，gcc version 4.8.3
目标平台：ARM
板子：study210，kernel：2.6.35
SoC ：S5PV210
busybox ：1.31.1
文件系统：nfs方式挂载
编译时间：2020/3/30

2、下载安装

下载SeetaFaceEngine-master.zip，并解压
- 下载链接：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine
- 解压：unzip SeetaFaceEngine-master.zip
搭建根文件系统
- 利用上面工具链，busybox，搭建文件夹形式的文件系统，此步骤可百度，不细说。
- 注意：文件系统中的lib库也用工具链里的，编译opev、seetafaceengine时，最好都是用同一个工具链以及工具链里面的库

3、编译seetaface-master

cd 进入 SeetaFaceEngine_dir/SeetaFaceEngine-master

编译FaceDetection
- cd FaceDetection/
- mkdir build
- 进行cmake，注意这里的工具链路径是我的，不一定和你的一样，要灵活变动
  - sudo cmake -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-g++ ..
  - 要注意类似下面这样的信息，看看编译的工具链是否真的对应自己指定的工具链，当然下面图中的cmake方式和工具链不对应我指定的，因为之前编译时没留图，此处以这图来对应说明
- 报错信息1：例如上面的-msse4.1问题
- 解决方法：vim 打开 FaceDetection顶层的CMakeList.txt，做以下修改，修改后，切记：要重新cmake，否则不生效。
- 报错信息2：
- 解决方法：在FaceDetection/CMakeList.txt中添加下面一行信息，后续两部分同样会碰到这问题，也是这样解决即可，修改后，切记：要重新cmake，否则不生效。
- 此后，忘记还有没有其他报错信息了，方法百度，如果没能直接找到答案，冷静地，耐心地结合多篇博客，找出问题根源，去解决
- 如果cmake成功，则进行make
  - make -j4

编译FaceAlignment
- cd 进入 FaceAlignment
- mkdir build
- cp 将 FaceDetection/include/face_detection.h和FaceDetection/build/libseeta_facedet_lib.so
  拷贝到FaceAlignment/build文件夹下。
  然后在FaceAlignment/src/test/face_alignment_test.cpp中的main函数中的开头地方：
- seeta::FaceDetection detector("./build/seeta_fd_frontal_v1.0.bin"); //修改这里的路径成这样
- cd 进入到FaceAlignment/build
- 进行cmake，注意这里的工具链路径是我的，不一定和你的一样，要灵活变动
  - sudo cmake -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-g++ ..
- make -j4

编译FaceIndentification

cd 进入 FaceAlignment
mkdir build

cp 将 libseeta_facedet_lib.so（FaceDetection/build/），libseeta_fa_lib.so（FaceAlignment/build/），seeta_fd_frontal_v1.0.bin（/FaceDetection/model/），seeta_fa_v1.1.bin（FaceAlignment/model/），添加到FaceIndentification/build中
cp 将 face_alignment.h（FaceAlignment/include/），face_detection.h（/FaceDetection/include/）添加到FaceIndentification/include中
vim 打开 FaceIdentification/src/test/CMakeLists.txt，用下面内容全代替CMakeLists.txt中地内容

- - aux_source_directory (. SRC_LIST)
  - link_directories(${PROJECT_BINARY_DIR})
  - message(${SRC_LIST})
  - # add external libraries
  - find_package(OpenCV REQUIRED)
  - include_directories(${seeta_facedet_lib_INCLUDE_DIRS} ${seeta_fa_lib_INCLUDE_DIRS})
  - list(APPEND seeta_fi_lib_required_libs ${OpenCV_LIBS} seeta_facedet_lib seeta_fa_lib)
  - enable_testing ()
  - foreach (f ${SRC_LIST})
  - string(REGEX REPLACE "[.]cpp" ".bin" BIN ${f})
  - add_executable(${BIN} ${f})
  - #target_link_libraries(${BIN} viplnet ${OpenCV_LIBS} seeta_facede_lib seeta_fa_lib)
  - target_link_libraries(${BIN} viplnet ${seeta_fi_lib_required_libs})
  - endforeach ()
- 在 FaceIdentification/src/test/test_face_recognizer.cpp文件中添加如下内容头文件：
  - #include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
- 在 FaceIdentification/src/test/test_face_verification.cpp文件中添加如下内容头文件：
- 解压 FaceIdentification/model/seeta_fr_v1.0.part1.rar
  - apt-get install unrar
  - unrar x seeta_fr_v1.0.part1.rar
- cd 进入 FaceIdentification/build
- 进行cmake，注意这里的工具链路径是我的，不一定和你的一样，要灵活变动
  - sudo cmake -D CMAKE_C_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-gcc -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/arm/arm-2014.05/bin/arm-none-linux-gnueabi-g++ ..
- make -j4
- 报错信息1：
- 解决方法：复制这个链接中已经打开地文件内容https://github.com/ydar95/SeetaFaceEngine/blob/4c2ce314b0e618306879acb285af80ed05a2b49e/FaceIdentification/src/math_functions.cpp，替换FaceIdentification/src/math_functions.cpp中的全部内容即可
- 报错信息2：
  - #error You must enable NEON instructions (e.g. -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon) to use arm_neon.h
  - 如果有上面这类报错信息，则在FaceIdentification/CMakeLists.txt的CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE中加上-mfloat-abi=softfp -mfpu=neon
  - 注意：注意是硬浮点还是软浮点，mfloat-abi选项有hard、soft、softfp，如果写成了softfp，而硬件支持硬浮点可能导致运行程序时找不到动态链接库的问题。（至于如何查看动态链接库是否是硬浮点，可以运行ldconfig -p|grep xxx来查看输出中是否包含hardsoft字样）。所有以后发现找不到动态链接库，而ldconfig -p能找到、ldd却找不到且设置LD_LIBRARY_PATH也无效的情况下就要考虑CPU架构不同、编译选项不同了。
- 编译成功，至此，seetaface全部交叉编译成功
你的点赞，便是我的动力！！！

巴特西

ubuntu16.04-交叉编译-SeetaFaceEngine-master

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