人脸检测

gst-ai-face-detection 对视频流逐帧执行人脸检测，标记人脸位置和关键点（眼睛、鼻子、嘴等）。

前提条件

• 已完成 QIM SDK 安装 和 模型下载

步骤

1. 安装 ffmpeg 并转码视频

默认视频格式与 Q900 的 GStreamer 渲染管线存在兼容性问题，需转码为 baseline H.264：

radxa@airbox$

sudo apt install -y ffmpeg
sudo ffmpeg -y -i /etc/media/video.mp4 \
    -c:v libx264 \
    -profile:v baseline \
    -level 3.1 \
    -pix_fmt yuv420p \
    -vf scale=640:480 \
    -r 30 \
    -g 30 \
    -keyint_min 30 \
    -bf 0 \
    -an \
    -movflags +faststart \
    /etc/media/video_safe.mp4

2. 创建配置文件

radxa@airbox$

python3 -c "
import json
with open('/etc/configs/config_face_detection.json') as f:
    c = json.load(f)
c['file-path'] = '/etc/media/video_safe.mp4'
json.dump(c, open('/tmp/cfg_face_detection.json', 'w'), indent=2)
"

3. 运行

radxa@airbox$

gst-ai-face-detection --config-file=/tmp/cfg_face_detection.json

按 Ctrl + C 停止。

预期输出

终端输出：

Running app with model: /etc/models/face_det_lite_quantized.tflite and labels: /etc/labels/face_detection.json
VERBOSE: Replacing 90 out of 90 node(s) with delegate (TfLiteQnnDelegate) node
Pipeline state changed from PAUSED to PLAYING

显示器上播放视频，检测到的人脸周围显示边界框和关键点。

验证

• 90 个算子全部委派到 DSP
• Pipeline 进入 PLAYING 状态
• 显示器正确显示人脸边界框和关键点