很多人问我，怎么在Jetson Nano上跑我课程的代码，今天就给大家演示一下，如何在Jetson Nano跑通OpenCV学堂 B站 OpenCV C++快速入门30讲最后一个课时人脸检测的代码演示。

01 人脸检测源码

从码云OpenCV学堂上获取源码，打开给大家看看，源码是这样的

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    dnn::Net net = dnn::readNetFromTensorflow("opencv_face_detector_uint8.pb", "opencv_face_detector.pbtxt");
    net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
    net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);
    VideoCapture capture("example_dsh.mp4");

    Mat frame;
    while (true) {
        capture.read(frame);
        if (frame.empty()) {
            break;
        }
        // HWC - NCHW
        Mat blob = dnn::blobFromImage(frame, 1.0, Size(300, 300), Scalar(104, 177, 123), false, false);
        net.setInput(blob);// NCHW
        Mat probs = net.forward(); // 1x1xNx7
        Mat detectionMat(probs.size[2], probs.size[3], CV_32F, probs.ptr<float>());
        // 解析结果
        for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) {
            float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);
            if (confidence > 0.5) {
                int x1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3)*frame.cols);
                int y1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4)*frame.rows);
                int x2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5)*frame.cols);
                int y2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6)*frame.rows);
                Rect box(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);
                rectangle(frame, box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
            }
        }
        imshow("Jetson Nano + OpenCV4.5.4 DNN C++ Demo", frame);
        int c = waitKey(1);
        if (c == 27) { //
            break;
        }
    }
    return 0;
}

02 生成CMakeLists.txt

做一个CMakeLists.txt文件，内容如下，自己看看，注意一下，我的OpenCV4.5.4版本是我重新编译，支持CUDA的版本。cmake直接编译吧

你好

cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )

# 声明一个 cmake 工程
project(face_detect_demo)

# 设置编译模式
#set( CMAKE_BUILD_TYPE "Debug" )

#添加OPENCV库
#指定OpenCV版本，代码如下
#find_package(OpenCV 4.5.4 REQUIRED)
#如果不需要指定OpenCV版本，代码如下
find_package(OpenCV REQUIRED)

include_directories(
    ./src/)


#添加OpenCV头文件
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

#显示OpenCV_INCLUDE_DIRS的值
message(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

FILE(GLOB_RECURSE TEST_SRC
    src/*.cpp
    #src/*.c
    #${CMAKE_SOURCE_DIR}/*.cpp
    #${CMAKE_SOURCE_DIR}/*.cp
    )

# 添加一个可执行程序
# 语法：add_executable( 程序名 源代码文件 ）
add_executable(target faceApp.cpp ${TEST_SRC})

# 将库文件链接到可执行程序上
target_link_libraries(target  ${OpenCV_LIBS})

03 make生成可执行文件

cmake已经成功了，现在再make一下，生成可执行文件吧，我们的可执行文件名称是target，之前定义在CMakeLists.txt文件中，make也成功了，真不错！

04 运行测试

直接运行可执行文件，扫安毋躁，真的可以啦，OpenCV C++ 代码成功运行在Jetson Nano上了，从此以后我再也不说OpenCV C++快速入门30讲不能移植到嵌入式上跑了。

作者： gloomyfish
文章来源：OpenCV学堂

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Jetson Nano上运行OpenCV C++

01 人脸检测源码

02 生成CMakeLists.txt

03 make生成可执行文件

04 运行测试

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