1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/huiwei13-HyperFT

В этом репозитории не указан файл с открытой лицензией (LICENSE). При использовании обратитесь к конкретному описанию проекта и его зависимостям в коде.
Клонировать/Скачать
Внести вклад в разработку кода
Синхронизировать код
Отмена
Подсказка: Поскольку Git не поддерживает пустые директории, создание директории приведёт к созданию пустого файла .keep.
Loading...
README.md

HyperFT

Introduce

开源视频人脸跟踪算法,基于mtcnn人脸加测+onet人脸跟踪,移动端速度可以达到150fps+。该项目基于Android工程,提供底层JNI实现,使用者可以自行编译移植到其他平台。算法依赖ncnn深度学习计算库,体积小,易于集成。

代码编译

环境准备

Android Studio v3.5

CMake:3.6.4

Android SDK Platform-Tools:29.0.3

Android SDK Tools:26.1.1

NDK:r15c

依赖库

OpenCV:3.4.7

OpenCV

ncnn:20190611 bade132

ncnn

编译设置

1.设置Android NDK与Android SDK地址

2.修改CMake编译文件,在app/src/main/cpp/下修改CMakeLists.txt文件:

include_directories(D:/Wendell/Develop/libs/ncnn-android-lib/include)
include_directories(D:/Wendell/Develop/libs/OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni/include)
set(OpenCV_DIR "D:/Wendell/Develop/libs/OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni")
set_target_properties(libncnn PROPERTIES IMPORTED_LOCATION D:/Wendell/Develop/libs/ncnn-android-lib/${ANDROID_ABI}/libncnn.a)

相关资源

Demo(运行于 Ubuntu 18.04, i5-7400, NCNN)

image

体验

TODO

  • Sorry,目前还是需要依赖opencv,稍后提交精简版

  • iOS Project Develop

Комментарии ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

Введение

Быстрый видео-трекинг лиц на мобильных устройствах — 150 FPS+. Развернуть Свернуть
Отмена

Обновления

Пока нет обновлений

Участники

все

Недавние действия

Загрузить больше
Больше нет результатов для загрузки
1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/huiwei13-HyperFT.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/huiwei13-HyperFT.git
oschina-mirror
huiwei13-HyperFT
huiwei13-HyperFT
master