在linux环境下配置SeetaFace人脸检测-人脸识别-人脸比对环境.doc

在Linux环境下配置SeetaFace人脸检测、识别及比对环境是一项技术性的工作，涉及到多个步骤和依赖库的安装。SeetaFace是一个开源的人脸识别引擎，适用于多种平台，包括Linux。以下是在Ubuntu 16.04.1 Server 64位版本上配置SeetaFace环境的详细过程： 确保你的系统已经安装了必要的基础工具，这包括构建环境、CMake、curl、gfortran、git等。可以通过执行以下命令来安装： ```bash sudo apt-get install build-essential cmake curl gfortran git ``` 接下来，需要安装一系列与图像处理和科学计算相关的开发库，如OpenCV、JPEG、LAPACK等。这些库对于SeetaFace的运行至关重要。可以通过以下命令进行安装： ```bash sudo apt-get install libopencv-dev libatlas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libboost-all-dev libgtk2.0-dev libjpeg-dev liblapack-dev libswscale-dev pkg-config python-dev python-pip python-numpy libv4l-0 libv4l-dev libv4l2rds0 libv4lconvert0 libxaw7 ``` 安装完这些库后，你需要确保Python环境也已经配置好，特别是Python的pip和numpy库。在Ubuntu 16.04中，这通常已经默认安装，如果没有，可以使用以下命令安装： ```bash sudo apt-get install python-pip python-numpy ``` 接下来，你需要下载SeetaFaceEngine的源代码。访问官方GitHub仓库（https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine）并按照指引获取最新版本的代码。然后在下载目录中解压并进入源代码目录。 安装SeetaFace通常涉及编译和链接这些库。创建一个构建目录，然后进入该目录，并使用CMake配置构建过程： ```bash mkdir build cd build cmake .. make sudo make install ``` 在这个过程中，如果你的系统缺少任何依赖，CMake会提示你安装相应的库。根据提示进行安装即可。 在VMware环境中，确保已安装VMware Tools，这将提供更好的硬件兼容性和性能优化。你可以通过"虚拟机" - "安装VMware Tools"菜单项来启动安装流程，或者按照Linux虚拟机中的手动安装或升级VMware Tools的步骤进行。 一旦SeetaFaceEngine成功安装，你就可以开始编写程序调用人脸检测、识别和比对的功能。SeetaFaceEngine提供了C++和Python两种API供开发者使用。根据你的项目需求，选择相应的API，并参考官方文档进行编程。 在实际应用中，你可能还需要考虑如何将SeetaFace集成到Java Web应用中。尽管SeetaFace本身是用C++编写的，但可以通过Java的JNI接口或者通过在后台运行Python脚本来实现与Java的交互。你可以在Java Web应用中调用系统命令执行SeetaFace的C++二进制文件，或者使用Python的Flask等框架创建一个HTTP服务，使得Web应用能够发送请求进行人脸检测和识别。 测试SeetaFace的功能，确保所有部分都能正常工作。你可以使用官方提供的测试图像或者自己的图像数据集来进行验证。 配置SeetaFace在Linux环境下的开发环境是一个涉及多步骤的过程，包括安装依赖、编译源代码以及可能的跨语言集成。正确地完成这些步骤后，你就可以利用SeetaFace的强大功能进行人脸相关的计算机视觉项目。