V4L2采集+OpenCV+DNN人脸识别

2025-11-02

OpenCV+DNN人脸识别

v4l2进行视频采集

打开设备，设置视频参数，分辨率，样式

内存映射，缓冲区，

opencv+dnn人脸识别移植流程

2025-10-31

1、确定交叉编译工具链，进入Qt工具的选项，在编译器中找到T113的gcc(交叉编译工具链）/home/zhiwan/t113/Tina-Linux/prebuilt/gcc/linux-x86/arm/toolchain-sunxi-musl/toolchain/bin/arm-openwrt-linux-muslgnueabi-gcc。

2、下载OpenCV源码及拓展库并解压，我用的是opencv4.12.0的，进入源码目录后新建build文件夹；

编写.cmake文件，在其中放入gcc路径及其他相关内容；

#.cmake文件
# arm-toolchain.cmake（保存到 ~/opencv-build-arm 目录）
# 1. 指定目标平台架构（如 ARM32：arm-linux-gnueabihf；ARM64：aarch64-linux-gnu）
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR arm)

# 2. 指定交叉编译器路径（替换为你的工具链实际路径）
set(TOOLCHAIN_PATH "/home/zhiwan/t113/Tina-Linux/prebuilt/gcc/linux-x86/arm/toolchain-sunxi-musl/toolchain")  # 工具链根目录
set(CMAKE_C_COMPILER "${TOOLCHAIN_PATH}/bin/arm-openwrt-linux-muslgnueabi-gcc")
set(CMAKE_CXX_COMPILER "${TOOLCHAIN_PATH}/bin/arm-openwrt-linux-muslgnueabi-g++")

# 3. 指定目标平台的系统库和头文件路径（工具链自带的 sysroot）
set(CMAKE_SYSROOT "${TOOLCHAIN_PATH}/arm-linux-gnueabihf/sys-include")

# 4. 禁止在主机上运行目标平台的可执行文件（避免编译时执行测试程序）
set(CMAKE_CROSSCOMPILING TRUE)
set(CMAKE_CROSSCOMPILING_EMULATOR "")


# 6. CMake 查找规则：优先从目标平台路径查找，再查找主机路径
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER)  # 程序（如编译器）从主机找
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY)   # 库文件从目标平台找
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY)   # 头文件从目标平台找
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PACKAGE ONLY)   # 包配置从目标平台找

然后执行 cmake +opencv拓展库路径 + 安装路径 + -D各种库配置 + 源码目录。(类似下方代码)

特别提醒：在命令行操作最好用单行操作！！！不然用 \ 换行很容易出错！(如果需要调格式自己调一下)

cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/home/zhiwan/opencv_4.12.0/opencv-4.12.0/arm-toolchain.cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/zhiwan/opencv_4.12.0/__INSTALL_opencv_4.12.0 -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/zhiwan/opencv_4.12.0/opencv_contrib-4.12.0/modules -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DBUILD_PROTOBUF=ON -DBUILD_opencv_dnn=ON -DOPENCV_DNN_ONNX=ON -DWITH_PROTOBUF=ON -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES -DPROTOBUF_UPDATE_FILES=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_TESTS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DWITH_CUDA=OFF -DWITH_OPENMP=OFF -DWITH_JPEG=ON -DCMAKE_CXX_STANDARD=11  -DWITH_PNG=ON -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

#别用这个，这个只是方便添加和查看而已的
cmake 
-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/home/zhiwan/opencv_4.12.0/opencv-4.12.0/arm-toolchain.cmake 
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/zhiwan/opencv_4.12.0/__INSTALL_opencv_4.12.0 
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/zhiwan/opencv_4.12.0/opencv_contrib-4.12.0/modules 
-DBUILD_SHARED_LIBS=ON 
-DBUILD_PROTOBUF=ON
-DBUILD_opencv_dnn=ON 
-DOPENCV_DNN_ONNX=ON 
-DWITH_PROTOBUF=OFF 
-DPROTOBUF_UPDATE_FILES=OFF 
-DBUILD_EXAMPLES=OFF 
-DBUILD_TESTS=OFF 
-DBUILD_PERF_TESTS=OFF 
-DWITH_CUDA=OFF 
-DWITH_OPENMP=OFF 
-DWITH_JPEG=ON 
-DCMAKE_CXX_STANDARD=11  
-DWITH_PNG=ON 
-Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF 
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 
..

3、执行 make -j8 或 make -j4 （多线程编译，加快编译速度）。

4、执行 make install （安装编译好的文件）。

5、最后还需要将运行所需要的编译好的动态库（有.so的）放到板子上

如果需要用DNN模块的，需要opencv-4.12.0\3rdparty\protobuf\src\google\protobuf\stubs\mutex.h(改为你放源码的路径)里的constexpr WrappedMutex() {}删除，如图，

make的时候error: call to non-constexpr function ‘google::protobuf::internal::WrappedMutex::WrappedMutex()这个错误就被修复了，错误原因是gcc版本太低

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V4L2采集的视频卡顿如何解决

2025-10-29

使用V4L2+Haar级联分类器人脸检测+opencv-DNN人脸识别方案

采集视频流之后，再qt界面显示视频，发现画面比较卡顿，采用增加缓冲区的方法，不行

最后是通过降低视频的分辨率来实现实时视频的流畅显示，同时延迟也没有提升

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家驹语录

2025-10-20

关于音乐与自我我整天觉得自己背着吉他就好像背着一把宝剑。我是音乐人，我会尊重音乐！如果没有音乐，我会死，我真的会死！不可能没有！音乐不是娱乐那么简单，是生命里面一个节奏，无论你是一个多么繁忙的人、怎么样顾着赚钱的人，都不可以没有音乐。
关于梦想与坚持多少次迎着冷眼与嘲笑，从没有放弃过心中的理想。我们相信我们自己做的每一样都是正确的，所以我们不怕任何人对我们的任何评语，又或者任何攻击！不是 BEYOND 需要我，而是我需要 BEYOND。
关于社会与价值你向这个社会需要一些东西的时候，第一个步骤你先问你自己给了些什么给这个社会。我给了音乐！我绝对不希望我们中国人永远停留在怀缅过去的一些辉煌史里，这些辉煌史已经过去，我们要建立明日的辉煌史，我们要为将来做得更好！
关于生命与永恒Life is not what you have gained but what you have done!（生命不在乎得到什么，只在乎做过什么）在最光辉灿烂的时候把生命一下子玩到尽头，就是永恒！只要有音乐，就不会有世界末日！

just do this

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