CMake Warning at E:/1_0_opensources/opencv/opencv/opencv_contrib-4.8.0/modules/face/CMakeLists.txt:26 (message): Face: Can't get model file for face alignment. Call Stack (most recent call first): modules/world/CMakeLists.txt:13 (include) modules/world/CMakeLists.txt:32 (include_one_module)
时间: 2025-03-15 14:17:21 浏览: 62
<think>好的,我需要解决用户在CMake构建OpenCV contrib模块时遇到的关于face alignment的警告问题:“Can't get model file for face alignment”。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的解决方法。
根据引用[1],用户需要修改下载链接的位置。例如,在opencv_contrib的某个CMakeLists.txt文件中指定正确的模型文件下载地址。可能是在face模块的CMakeLists.txt文件中,需要更新模型文件的URL或者下载路径。
引用[3]和[4]提到了在Windows上编译OpenCV时配置contrib模块的步骤,特别是设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH路径。这可能是配置过程中遗漏了某些步骤,导致CMake无法找到模型文件。
另外,引用[2]说明contrib_world模块包含所有其他模块,可能需要确保face模块正确包含在构建中。但问题更可能出在模型文件的下载上。
常见的原因可能是预训练模型文件无法自动下载,导致构建时出现警告。解决方法通常是手动下载模型文件并放置到指定目录,或者在CMake配置时指定正确的下载URL。
用户需要检查face模块的CMakeLists.txt文件,找到与face_landmark_model.dat相关的部分,确保下载链接正确,或者手动下载该文件并放到对应的路径下。例如,引用[1]中的示例URL可能需要更新为当前可用的链接,或者用户需要手动下载该文件,避免CMake在构建时尝试下载失败。
总结步骤可能包括:1. 手动下载模型文件;2. 修改CMake配置以使用本地文件;3. 确保路径设置正确。需要指导用户完成这些操作,并参考提供的引用内容中的相关步骤。</think>针对OpenCV contrib模块构建时出现的"Can't get model file for face alignment"警告,解决方法如下:
### 解决方案步骤
1. **手动下载模型文件**
- 访问官方模型文件地址下载`face_landmark_model.dat`:
```
https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/8afa57abc8229d611c4937165d20e2a2d9fc5a12/face_landmark_model.dat
```
- 将文件保存到本地路径,例如:`D:/opencv/face_landmark_model.dat`
2. **修改CMake配置文件**
- 打开`opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt`
- 找到包含`ocv_download`命令的行(通常在文件第13行附近)
- 将原始URL替换为本地文件路径:
```cmake
ocv_download(
FILENAME face_landmark_model.dat
DESTINATION_DIR "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/testdata"
URL "file:///D:/opencv/face_landmark_model.dat" # 修改此处
)
```
3. **重新配置CMake**
- 在CMake GUI中,清空缓存后重新配置:
- 设置`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`指向contrib模块路径[^4]
- 确保`face`模块已被正确勾选
- 再次点击**Configure**和**Generate**按钮
4. **验证文件路径**
- 检查构建目录中是否生成路径:
```
<build_dir>/testdata/face_landmark_model.dat
```
- 如果文件未自动复制,请手动将下载文件拷贝到此目录
### 关键原理
该警告源于构建时无法自动下载人脸对齐模型文件。通过手动指定本地文件路径,可以绕过网络下载环节直接使用预训练模型,从而消除警告[^1][^3]。
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