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2026-07-11 18:11:03 +08:00
commit 19cafad13b
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--- a/app/CMakeLists.txt
+++ b/app/CMakeLists.txt
@@ -0,0 +1,28 @@
+# ============================================================================
+# app —— 主可执行程序
+# 编排流程：1. 从 network_camera_receiver 取最新帧；
+#           2. 调用 libfacedetection 检测；
+#           3. 绘制并显示结果。
+# ============================================================================
+
+add_executable(face_detection_app
+    src/main.cpp
+)
+
+# 链接动态库 facedetection（传递其 PUBLIC include 目录）与静态库 receiver
+target_link_libraries(face_detection_app PRIVATE
+    facedetection
+    network_camera_receiver
+    ${OpenCV_LIBS}
+)
+
+# 将项目根目录作为宏传给代码，便于用绝对路径访问 resources 等资源文件
+target_compile_definitions(face_detection_app PRIVATE
+    SOURCE_ROOT="${CMAKE_SOURCE_DIR}"
+)
+
+if(CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES "GNU|Clang")
+    target_compile_options(face_detection_app PRIVATE -O3)
+elseif(MSVC)
+    target_compile_options(face_detection_app PRIVATE /O2)
+endif()
--- a/app/src/main.cpp
+++ b/app/src/main.cpp
@@ -0,0 +1,98 @@
+/*
+ * @Author: Liu zhenyu
+ * @Description: 主程序（重构版）
+ *               流程：1. 从 network_camera_receiver 取最新帧；
+ *                     2. 调用 libfacedetection 进行人脸检测；
+ *                     3. 绘制并显示检测结果。
+ *               libfacedetection 以独立动态库形式链接。
+ */
+
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+#include <iostream>
+#include <string>
+
+#include "network_camera_receiver.h"
+#include "facedetectcnn.h"
+
+// 将 libfacedetection 的检测结果绘制到帧上
+// pResults[0] = 人脸数量；其后每张脸占 FACEDETECTION_RESULT_STRIDE_SHORTS 个 short
+static void drawFaces(cv::Mat& frame, const int* pResults) {
+    if (!pResults) return;
+    int faces = pResults[0];
+
+    for (int i = 0; i < faces; i++) {
+        // 每个人脸结果占用 FACEDETECTION_RESULT_STRIDE_SHORTS(=16) 个 short：
+        //   p[0]=置信度(score*100), p[1..4]=x/y/w/h,
+        //   p[5..14]=5个关键点(x,y交替), p[15]=对齐填充
+        short* p = ((short*)(pResults + 1)) + FACEDETECTION_RESULT_STRIDE_SHORTS * i;
+
+        int confidence = p[0];
+        int x = p[1];
+        int y = p[2];
+        int w = p[3];
+        int h = p[4];
+
+        // 只显示置信度大于 60 的结果以过滤误检
+        if (confidence > 60) {
+            cv::rectangle(frame, cv::Rect(x, y, w, h), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
+
+            // 置信度标注
+            cv::putText(frame, std::to_string(confidence),
+                        cv::Point(x, y - 5), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
+                        0.5, cv::Scalar(0, 255, 0), 1);
+
+            // 五个特征点
+            cv::circle(frame, cv::Point(p[5],  p[6]),  2, cv::Scalar(255, 0, 0),   -1);
+            cv::circle(frame, cv::Point(p[7],  p[8]),  2, cv::Scalar(0, 0, 255),   -1);
+            cv::circle(frame, cv::Point(p[9],  p[10]), 2, cv::Scalar(0, 255, 0),   -1);
+            cv::circle(frame, cv::Point(p[11], p[12]), 2, cv::Scalar(255, 0, 255), -1);
+            cv::circle(frame, cv::Point(p[13], p[14]), 2, cv::Scalar(0, 255, 255), -1);
+        }
+    }
+}
+
+int main() {
+    // 替换为你查到的视频流宿主机 IP
+    std::string host_ip = "127.0.0.1";
+
+    // 1) 接收端：仅负责抓帧
+    NetworkCameraReceiver receiver(host_ip, 5000);
+    if (!receiver.connect()) {
+        std::cerr << "连接视频流失败，退出。" << std::endl;
+        return -1;
+    }
+    receiver.start();  // 启动后台抓帧线程
+
+    // libfacedetection 结果缓冲区（大小由库定义的宏决定）
+    unsigned char* pBuffer = new unsigned char[FACEDETECTION_RESULT_BUFFER_SIZE];
+
+    const std::string window_name = "Face Detection";
+    cv::namedWindow(window_name, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
+
+    std::cout << "人脸检测已启动，按 ESC 退出..." << std::endl;
+
+    cv::Mat frame;
+    while (true) {
+        // ---- 步骤 1：接收最新帧 ----
+        if (receiver.getLatestFrame(frame) && !frame.empty()) {
+            // ---- 步骤 2：调用 libfacedetection 检测 ----
+            // 注意：OpenCV 采集到的帧为 BGR，正好符合 facedetect_cnn 的输入要求
+            int* pResults = facedetect_cnn(pBuffer,
+                                           frame.data,
+                                           frame.cols,
+                                           frame.rows,
+                                           (int)frame.step);
+
+            // ---- 步骤 3：显示检测结果 ----
+            drawFaces(frame, pResults);
+            cv::imshow(window_name, frame);
+        }
+
+        if (cv::waitKey(30) == 27) break;  // ESC 退出
+    }
+
+    receiver.stop();
+    delete[] pBuffer;
+    cv::destroyAllWindows();
+    return 0;
+}