rk3588人脸检测

### RK3588 平台人脸检测实现方法 #### 使用 YOLOv8 进行人脸检测 为了在 RK3588 上实现高效的人脸检测功能，可以采用基于 YOLOv8 的解决方案。YOLOv8 提供了高精度和实时性能的特点，适用于多种应用场景。 首先，需要准备适合 RK3588 的模型文件 `.rknn` 。可以通过 `rknn-toolkit2` 将训练好的 YOLOv8 模型转换成 `.rknn` 文件[^1]： ```bash pip install rknn-toolkit2 ``` 接着利用工具包中的命令行工具完成模型转化工作: ```bash rknn_toolkit.convert --model yolov8n-face.onnx --output yolov8n-face.rknn ``` 加载并初始化 RKNN 模型环境以便后续调用预测函数： ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化上下文对象 rknn_context ctx; int ret; ret = rknn_init(&ctx, "./yolov8n-face.rknn", 0, 0, NULL); if (ret < 0){ printf("rknn_init fail! ret=%d\n", ret); } ``` 设置输入张量参数以及执行前向传播操作来获得输出结果： ```cpp #define INPUT_SIZE 640*640*3 // 输入图像尺寸调整至网络需求大小 uint8_t *input_tensor = new uint8_t[INPUT_SIZE]; // 准备输入数据... memset(input_tensor, 0, sizeof(uint8_t)*INPUT_SIZE); rknn_input inputs[1]; inputs[0].index = 0; inputs[0].buf.ptr = input_tensor; inputs[0].size = INPUT_SIZE; inputs[0].pass_through = 0; inputs[0].type = RKNN_TENSOR_UINT8; inputs[0].fmt = RKNN_TENSOR_NCHW; inputs[0].attr = RKNN_ATTR_NONE; ret = rknn_inputs_set(ctx, 1, inputs); if(ret<0){ printf("Set input failed!\n"); } // 执行推理过程 ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret<0){ printf("Run model inference error.\n"); } // 获取输出层信息 rknn_output outputs[1]; outputs[0].want_float = true; ret = rknn_outputs_get(ctx, 1, outputs, nullptr); if(ret<0){ printf("Get output data failure.\n"); } // 处理输出... // 清除资源 delete[] input_tensor; rknn_destroy(ctx); ``` 上述代码展示了如何通过 C++ 接口配置、运行和销毁一个 RKNN 模型实例的过程。对于具体的应用场景而言，还需要进一步完善图像预处理逻辑（比如缩放、裁剪等），并将最终得到的结果解析为人脸位置坐标或其他所需特征点信息[^2][^3]。