cpp-基于MXNetC框架的CPU实时人脸识别pipeline

基于 MXNet C 框架的 CPU 实时人脸识别 pipeline

#pragma once
#include “mtcnn.hpp“
#include “comm_lib.hpp“
#include 

void nms_boxes（std::vector& input float threshold int type std::vector&output）
{

	std::sort（input.begin（） input.end（）
		[]（const face_box& a const face_box&b） 
	{
		return a.score > b.score;
	}）;

	int box_num = input.size（）;

	std::vector merged（box_num 0）;

	for （int i = 0;i	{
		if （merged[i]）
			continue;

		output.push_back（input[i]）;

		float h0 = input[i].y1 - input[i].y0 + 1;
		float w0 = input[i].x1 - input[i].x0 + 1;

		float area0 = h0*w0;


		for （int j = i + 1;j		{
			if （merged[j]）
				continue;

			float inner_x0 = std::max（input[i].x0 input[j].x0）;
			float inner_y0 = std::max（input[i].y0 input[j].y0）;

			float inner_x1 = std::min（input[i].x1 input[j].x1）;
			float inner_y1 = std::min（input[i].y1 input[j].y1）;

			float inner_h = inner_y1 - inner_y0 + 1;
			float inner_w = inner_x1 - inner_x0 + 1;


			if （inner_h <= 0 || inner_w <= 0）
				continue;

			float inner_area = inner_h*inner_w;

			float h1 = input[j].y1 - input[j].y0 + 1;
			float w1 = input[j].x1 - input[j].x0 + 1;

			float area1 = h1*w1;

			float score;

			if （type == NMS_UNION）
			{
				score = inner_area / （area0 + area1 - inner_area）;
			}
			else
			{
				score = inner_area / std::min（area0 area1）;
			}


			if （score>threshold）
				merged[j] = 1;
		}

	}

}

void regress_boxes（std::vector& rects）
{
	for （unsigned int i = 0;i	{
		face_box& box = rects[i];

		float h = box.y1 - box.y0 + 1;
		float w = box.x1 - box.x0 + 1;

		box.x0 = box.x0 + w*box.regress[0];
		box.y0 = box.y0 + h*box.regress[1];
		box.x1 = box.x1 + w*box.regress[2];
		box.y1 = box.y1 + h*box.regress[3];
	}

}

void square_boxes（std::vector& rects）
{

	for （unsigned int i = 0;i	{
		float h = rects[i].y1 - rects[i].y0 + 1;
		float w = rects[i].x1 - rects[i].x0 + 1;

		float l = std::max（h w）;

		rects[i].x0 = rects[i].x0 + （w - l）*0.5;
		rects[i].y0 = rects[i].y0 + （h - l）*0.5;
		rects[i].x1 = rects[i].x0 + l - 1;
		rects[i].y1 = rects[i].y0 + l - 1;
	}
}

void padding（int img_h int img_w std::vector& rects）
{
	for （unsigned int i = 0; i	{
		rects[i].px0 = std::max（rects[i].x0 1.0f）;
		rects[i].py0 = std::max（rects[i].y0 1.0f）;
		rects[i].px1 = std::min（rects[i].x1 （float）img_w）;
		rects[i].py1 = std::min（rects[i].y1 （float）img_h）;
	}
}


void process_boxes（std::vector& input int img_h int img_w std::vector& rects）
{

	nms_boxes（input 0.7 NMS_UNION rects）;

	regress_boxes（rects）;

	square_boxes（rects）;

	padding（img_h img_w rects）;

}


int make_round（float num）
{
	int a = int（num）;
	float b = num - a;
	if （int（10 * b） != 5）
	{
		return round（num）;
	}
	else
	{
		if （a % 2 == 0）
			return a;
		else
			return a + 1;
	}
}


void generate_bounding_box（const float * confidence_data int confidence_size
	const float * reg_data float scale

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\
     文件         754  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\CMakeLists.txt
     文件        4365  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\README.md
     文件        4311  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\README_zh.md
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     文件      107943  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\feature_model\model-symbol.json
     文件       25885  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\features.xml
     目录           0  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\image\
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     文件       40810  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\image\duanyihong.jpg
     文件       34977  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\image\fanye.jpg
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     文件       51787  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\image\yanzi_1.jpg
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     文件        1144  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\include\include\dmlc\build_config.h
     文件        2069  2019-06-23 16:42  mxnet-insightface-cpp-master\include\include\dmlc\common.h
............此处省略132个文件信息