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在linux环境下配置SeetaFace环境官方下载链接：使用vs的可以看这里——实现：源码可参照:=52641735本次使用Vmwareubuntu16.04.1server64位服务器版本，客户端使用xshell5、xmanager5连接。cmakeversion3.5.1OpenCVversion3.2.0安装前准备1.#!/bin/sh2.sudoapt-getinstallbuild-essential-y3.sudoapt-getinstallcmake-y4.sudoapt-getinstallcurl-y5.sudoapt-getinstallgfortran-y6.sudoapt-getinstallgit-y7.sudoapt-getinstalllibatlas-dev-y8.sudoapt-getinstalllibavcodec-dev-y9.sudoapt-getinstalllibavformat-dev-y10.sudoapt-getinstalllibboost-all-dev-y11.sudoapt-getinstalllibgtk2.0-dev-y12.sudoapt-getinstalllibjpeg-dev-y13.sudoapt-getinstallliblapack-dev-y14.sudoapt-getinstalllibswscale-dev-y15.sudoapt-getinstallpkg-config-y16.sudoapt-getinstallpython-dev-y17.sudoapt-getinstallpython-pip-y18.sudoapt-getinstallpython-numpy19.sudoapt-getinstallwget-y20.sudoapt-getinstallzip–y21.sudoapt-getinstallqt5-defaultqtcreator22.sudoapt-getinstalllibv4l-0libv4l-devlibv4l2rds0libv4lconvert0libxaw7使用vmware安装ubuntu16，官网下载ubuntu-16.04.1-server-amd64.iso安装后，使用#sudo–s输入普通用户密码后登陆root用户。安装vmware-tools工具，点击“虚拟机”-“安装vmware-tools”，Ubuntu14挂载光驱Ubuntu用指令掛載CDROM已經不用像以前那樣，在mount的時候，要給一堆的參數才能掛載，現在，只要先用下面的這一行指令來找出CDROM的代碼。ls/dev|grepcdrom然後，再直接用那個代碼來掛載就可以了，例如阿舍用上面的指令找到的CDROM代碼是cdrom，那就可以用下面的這一行指令來把它掛載到/media/cdrom資料夾用哩!sudomount/dev/cdrom/media/cdrom在Linux虚拟机中手动安装或升级VMwareToolscd/media/cdromls如果cdrom设置的是只读的，则需要将文件移动到其他目录下，tarzxpfVMwareTools-x.x.x-yyyy.tar.gz如果需要，请卸载CD-ROM映像。umount/dev/cdrom运行安装程序并配置VMwareTools。cdvmware-tools-distrib./vmware-install.pl通常，在安装程序文件结束运行后，将运行vmware-config-tools.pl配置文件。看到上图，就安装完成了。设置共享文件夹：参考了以下博文：（主要参考这篇文章，非常感谢~）1.安装/升级cmake安装cmakesudoapt-getinstallcmake升级cmakesudoapt-getupgrade安装完后，用命令：cmake--version查看当前的cmake版本2.安装OpenCV（1）下载opencvforlinux：（2）从共享文件夹复制安装文件到用户目录下cp/mnt/hgfs/opencv-3.2.0.zip/home/ubuntuunzip检查opencv版本命令pkg-config--modversionopencv（3）编译cd~/opencv#移动到源文件文件夹中mkdirreleasecdreleasecmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local..#在上面步骤结束之后进行makemakesudomakeinstall#该命令行必须如果遇到：make:***Notargetsspecifiedandno错误make:***Notargetsspecifiedandnomakefilefound.Stop.解决方法安装yumsudoapt-getinstallyumUbuntu16.04上安装gedit，下一步要用到sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgedit-gmatesudoapt-getinstallgedit-pluginssudoapt-getremovegeditsudoapt-getinstallgeditUbuntu16.04上安装arm-linux-gcc-4.4.3安装GCC#yuminstallgccgcc-c++autoconfautomake一、首先下载arm-linux-gcc-4.4.3.tar.gz安装包，安装包地址二、解压安装包：sudotar-zxvfarm-linux-gcc-4.4.3.tar.gz-C/注意C后面有一个空格，这样解压完成后的文件在：/opt/FriendlyARM/toolschain/4.4.3路径下三、在/usr/local目录下新建arm目录，并拷贝/opt/FriendlyARM/toolschain/路径下的4.4.3到arm目录：cd/usr/localsudomkdirarmsudochmod777armsudocp-r/opt/FriendlyARM/toolschain/4.4.3/usr/local/arm四、修改环境变量，把arm-linux-gcc添加到PATH中：方法一：修改/etc/bash.bashrc文件，此文件只对当前用户适用sudogedit/etc/bash.bashrc在最后加上exportPATH=$PATH:/usr/local/arm/4.4.3/bin保存，退出，然后刷新环境变量使其生效：source/root/.bashrc方法二：修改/etc/profile文件，此文件对所有用户适用sudogedit/etc/profile在最后加上exportPATH=$PATH:/usr/local/arm/4.4.3/bin保存，退出，然后刷新环境变量使其生效：source/etc/profile方法三：修改/etc/environment文件sudogedit/etc/environment在最后加上:/usr/local/arm/4.4.3/bin保存，退出，然后重启系统（4）安装完成后需要对系统相关环境变量进行配置：sudogedit/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf将以下内容添加到最后：/usr/local/lib接下来配置库：sudoldconfig更改环境变量：sudogedit/etc/bash.bashrc在文件后添加：PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfigexportPKG_CONFIG_PATH保存退出，在运行下面的例程之前，需要重新开启终端来使配置生效。3.配置SeetaFace（1）SeetaFacedetection人脸检测（检测图片中人脸的位置，并进行标注）mkdirbuild#在FaceDetection目录中cdbuildcmake..make-j${npoc}可能出现/usr/bin/ld:cannotfind-lopencv_dep_cudart解决方法，在执行cmake的时候加入下面的参数CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME=OFF，例如cmake-DCUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME=OFF..rundemo./build/facedet_testimagefilePath./model/seeta_fd_frontal_V1.0.binerror:‘isnan’wasnotdeclaredinthisscope解决方法，修改文件中的isnan为“std::isnan”找几张有人脸的图片进行测试：sudo-icd/home/ubuntu/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/./build/facedet_test/home/ubuntu/faceimg/face1.jpg./model/seeta_fd_frontal_v1.0.bin如果ubuntu是安装的server版本，没有图形界面，可能会遇到一下问题：QXcbConnection:Couldnotconnecttodisplayssh192.168.49.12822–X如果出现以下错误：exportDISPLAY=192.168.49.1:0.0（自己机子的ｉｐ加上0.0）查看本机ip地址测试一：测试二：测试三：侧脸也能识别测试四：有几个没有检测到（2）安装SeetaFaceAlignment人脸对准（将图片中人脸的眼睛、鼻子、嘴进行标注-面部五点）mkdirbuild#在FaceAlignment目录中cdbuild然后将FaceDetection中的/include/face_detection.h和/build/libseeta_facedet_lib.so拷贝到/FaceAlignment/build文件夹下和model文件夹下，为了生成testexamplecp/home/ubuntu/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/include/face_detection.h./cp/home/ubuntu/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/build/libseeta_facedet_lib.so./#将FaceDetection/include/face_detection.h和#FaceDetection/build/libseeta_facedet_lib_so分别拷贝到#FaceAlignment/include和FaceAlignment/build目录下cp/home/ubuntu/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/include/face_detection.h../model/cp/home/ubuntu/SeetaFaceEngine-master/FaceDetection/build/libs