SeetaFace编译使用 中科院人脸识别SDK（转）_seeta_exports

原文地址：https://blog.csdn.net/shakevincent/article/details/52673533

中科院人脸识别平台： 
1：编译face_detector——dll工程 
步骤： 1：文件——新建——项目——win32控制台程序——dll——空工程。 
2：添加cpp文件，除了TEST文件下 
3：属性C/C++——附加包含目录——添加include中的文件 
4：属性C/C++——预处理器——添加“SEETA_EXPORTS” 
5：编译生成dll文件和LIB文件 
编译过程中出现的问题： 
1：fopen的问题 
解决方案：http://jingyan.baidu.com/article/ce436649fd61543773afd32e.html 
2： OPENMP会出现error C2065: “SEETA_NUM_THREADS”: 未声明的标识符 
解决方案：属性——C\C++——语言——关闭openmp 
2：编译face detector 测试函数。 
1：读取一张图片进行测试。（test文件夹下的cpp文件） 
2：读取摄像头进行测试。 
3：人脸检测采用的是灰度图像。 
测试结果：大约100帧 
3：编译face_alignment——dll工程 
步骤： 1：文件——新建——项目——win32控制台程序——dll——空工程。 
2：添加cpp文件，除了TEST文件下 
3：附加头文件——添加include中的文件 
4：属性C/C++——预处理器——添加“SEETA_EXPORTS” 
5：编译生成dll文件和LIB文件 
4：编译face alignment 测试函数。 
1：读取一张图片进行测试。（test文件夹下的cpp文件） 
2：读取摄像头进行测试。 
测试结果:大约90帧 
出现的问题 
1:测试函数图片的存取格式为Ipimage，使用很麻烦，修改为Mat存储。 
2：原始程序中当检测不到人脸的时候就退出程序，修改程序可以实现实时的检测。 
5：编译face recognizer 工程 
步骤：1：face-verification 
实验步骤：1:从本地读取两张图片。 
2：利用SeetaFace提取特征，计算相似性距离（cos）。 
2：face-recognition 
实验步骤：1：加载保存的特征feature.dat 
2：读取利用SeetaFace提取特征与feature.dat计算相似性距离。 
3：修改face-recognition 
1:直接用摄像头读取图片完成检测和对齐 
2：编写训练函数，保存自己的feature.dat 
3：计算相似性度量实现人脸识别