DEEPSEEK怎样用于TINKER EDGE R的人脸识别模块

### 使用DEEPSEEK在TINKER EDGE R上实现人脸识别 为了在TINKER EDGE R设备上利用DEEPSEEK执行人脸识别任务，需先安装必要的软件包并配置环境。确保已正确设置开发环境以及拥有适当权限来访问摄像头和其他硬件资源。 #### 安装依赖库 首先，在终端中更新现有包列表，并安装OpenCV及其他必需组件以支持图像处理功能[^1]： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-opencv libhdf5-dev libcblas-dev libatlas-base-dev libjasper-dev libqtgui4 libqt4-test protobuf-compiler ``` 接着下载DEEPSEEK框架及其预训练模型文件到本地目录下以便后续调用[^2]: ```bash git clone https://github.com/DeepSeekAI/deepseek.git ~/deepseek-repo cd ~/deepseek-repo/models/facenet/ wget http://download.tensorflow.org/models/tflite/model_zoo/uploaded/sombnkl/facenet_20180402-114759.tgz tar zxvf facenet_20180402-114759.tgz ``` #### 编写Python脚本 创建一个新的Python脚本来加载模型并对捕获的人脸图片进行识别操作。下面是一个简单的例子说明如何完成这项工作[^3]： ```python import cv2 from deepseek.vision import FaceRecognizer # 初始化人脸检测器和识别人对象 face_recognizer = FaceRecognizer(model_path='~/deepseek-repo/models/facenet/') cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对当前帧中的所有人脸执行特征提取与匹配过程 results = face_recognizer.recognize_faces(frame) for result in results: box = result['box'] label = f"{result['label']} ({int(result['confidence']*100)}%)" # 绘制矩形框标注位置及名称标签显示置信度分数 cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), color=(0, 255, 0), thickness=2) cv2.putText(frame, text=label, org=(box[0], box[1]-10), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.9, color=(0, 255, 0),thickness=2) cv2.imshow('Facial Recognition', frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release() ``` 此代码片段展示了怎样通过读取视频流来进行实时面部捕捉，并应用`FaceRecognizer`类方法分析每一帧内的面孔信息。当按下键盘上的'Q'键时停止程序运行[^4]。