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/lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found (required by **/CPU/libtennis.so)

发布时间：2026/8/16 7:28:19 三亩地 编程学习日记
/lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found (required by **/CPU/libtennis.so)

这一份专为 ‌CentOS 7 (glibc 2.17)‌ 环境定制的 SeetaFace6 编译详细步骤:

目的是要在CentOS 7 (glibc 2.17)‌中使用SeetaFace6进行人脸检测，实现人脸面部头像的截取。

一开始根据 https://gitee.com/crazy-of-pig/seeta-sdk-platform.git 进行了开发，开发环境为windows10专业版，开发环境运行正常。

生产环境是CentOS 7 (glibc 2.17)‌，上限之后，人脸检测报错，以下是错误信息：

seetaface6/linux/amd64/base/CPU/libtennis.so: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found (required by /seetaface6/linux/amd64/base/CPU/libtennis.so)

原因是seeta-sdk-platform提供的人脸检测的Linux库的编译环境高于glibc 2.27。

解决方法：自己在CentOS 7 (glibc 2.17)‌环境下重新编译SeetaFace6(源码：https://github.com/SeetaFace6Open/index.git)。或者在网上下载CentOS 7 (glibc 2.17)‌环境下的库（https://github.com/watt1010/Seetaface6JNI_cmake.git 经测试这里提供的库可用）。

把so库文件替换掉seeta-sdk-platform项目里的so库文件，再重新编译打包seeta-sdk-platform为jar文件即可。替换目录如下：

在其他地方下载的so库文件是否可用，可以这样验证：

strings /root/tmp/libtennis.so | grep GLIBC_

输出这样的信息就表示能用。

注：如果直接替换项目目录/seetaface6/linux/amd64/base/CPU下的库文件，执行人脸检测后，还是报`GLIBC_2.27' not found的错误，是因为引用的seeta-sdk-platform.jar包中还是老so库文件，把seeta-sdk-platform.jar包中的so库文件替换后即可解决。

下面是自己编译SeetaFace6的so库文件的过程：

由于CentOS7默认的工具链（GCC4.8.5, CMake2.8）版本较低，而SeetaFace6需要较新的C++标准和CMake版本，因此需要升级C++标准和CMake版本，以确保生成的二进制文件兼容glibc2.17。

编译前准备：系统依赖与工具升级
1. 安装基础开发环境

CentOS7默认缺少部分C++编译头文件和工具，需先安装基础组。

sudo yum groupinstall "Development Tools" -y sudo yum install -y gcc-c++ git wget unzip pkgconfig

2. 升级cmake(关键步骤)

SeetaFace6要求cmake3.10+，而CentOS7默认为2.8。‌不要‌尝试升级系统自带的cmake，而是安装独立版本并建立软链接，以免破坏系统yum功能。

# 下载cmake3.20.6 二进制包 (兼容glibc2.17) wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.20.6/cmake-3.20.6-linux-x86_64.tar.gz tar -zxvfcmake-3.20.6-linux-x86_64.tar.gz sudo mvcmake-3.20.6-linux-x86_64 /opt/cmake # 建立软链接，使cmake命令指向新版本 sudo ln -sf /opt/cmake/bin/cmake/usr/local/bin/cmake sudo ln -sf /opt/cmake/bin/ctest /usr/local/bin/ctest

安装完成后，验证一下cmake的版本是否正确

# 验证版本 cmake--version

如果验证版本失败，则可能是软连接创建失败，可以将/opt/cmake/bin添加到 PATH（永久生效）。

#移除之前创建的软链接（避免冲突）： sudo rm -f /usr/local/bin/cmake /usr/local/bin/ctest #添加到PATH echo 'export PATH=/opt/cmake/bin:$PATH' | sudo tee /etc/profile.d/cmake.sh source /etc/profile.d/cmake.sh

然后再验证cmake的版本是否正确。

CentOS7自带的GCC4.8.5 仅支持C++11，而SeetaFace6部分模块（如TenniS）可能用到 C++14/17特性（例如std::make_unique、constexpr扩展等），所以安装DevToolset-9。

sudo yum install -y devtoolset-9-gcc devtoolset-9-gcc-c++ scl enable devtoolset-9 bash # 进入新 shell

3. 安装OpenCV依赖

SeetaFace6强依赖OpenCV。为了兼容性，建议使用yum安装EPEL源中的OpenCV-devel，或者自行编译OpenCV 3.4.x/4.x。
方案A（快速，推荐测试用）：

sudoyuminstall -y epel-release sudoyuminstall -y opencv-devel opencv-contrib # 注意：yum 安装的 OpenCV 版本可能较老(2.4或3.4)，若编译报错找不到特定符号，请改用方案 B。

方案B（稳定，推荐生产用）：
自行编译 OpenCV 4.5.5 并安装到 /usr/local，确保开启 BUILD_SHARED_LIBS=ON。

在CentOS7上源码编译OpenCV 4.5.5 是一个标准流程，但为了确保与SeetaFace6完美兼容，关键在于正确设置 CMake 参数。以下是完整的操作步骤：

第一步：在开始编译前，需要安装所有必需的依赖库和工具。

1.安装开发工具及EPEL源：

sudo yum install -y epel-release sudo yum groupinstall -y "Development Tools"

2.安装OpenCV所需的图像、视频等依赖库：

sudo yum install -y cmake3 gtk2-devel libpng-devel libjpeg-turbo-devel \ libtiff-devel tbb tbb-devel libdc1394-devel \ freeglut-devel mesa-libGL mesa-libGL-devel \ eigen3-devel zlib-devel jasper-devel

第二步：从 GitHub 下载 OpenCV 4.5.5 的源码包。

# 下载源码包 wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip # 解压 unzip opencv.zip cd opencv-4.5.5

注：如果下载的慢，可以在其他地方下载后上传到Linux上。

第三步：配置CMake

1.创建并进入构建目录：

mkdir build && cd build

2.执行cmake配置：

使用以下命令进行配置。注意：为了满足 SeetaFace6 对动态库的需求，-DBUILD_SHARED_LIBS=ON参数是必需的。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D BUILD_SHARED_LIBS=ON \ -D WITH_TBB=ON \ -D WITH_OPENMP=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF \ -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ -D BUILD_TESTS=OFF \ -D WITH_CUDA=OFF \ -D WITH_FFMPEG=OFF \ -D BUILD_opencv_python3=OFF \ -D BUILD_opencv_python2=OFF \ ..

关键参数说明：

  • CMAKE_INSTALL_PREFIX: 指定安装目录，这里是/usr/local。

  • BUILD_SHARED_LIBS=ON:重要，确保编译生成动态库（.so文件）。

  • WITH_TBB/WITH_OPENMP: 启用多线程并行处理库，提升性能。

  • BUILD_EXAMPLES/BUILD_TESTS: 关闭示例和测试的编译，可以显著节省时间。

  • WITH_CUDA=OFF: 如果你的机器没有 NVIDIA GPU，请保持关闭状态。

  • WITH_FFMPEG=ON: 开启视频处理支持。

第四步：配置无误后，开始编译和安装。

# -j$(nproc) 表示使用所有CPU核心进行并行编译，以加快速度 make -j$(nproc)

注意：编译过程耗时较长，根据机器性能可能需要 1-2 小时。

#安装 sudo make install

第五步：验证与配置

更新动态链接库缓存，让系统能发现新安装的 OpenCV 库。

sudo ldconfig #验证安装，检查版本 pkg-config --modversion opencv4 #如果命令成功输出了4.5.5，则说明安装成功。

执行完cmake后，可能会在了 IPPICV: Download: ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz，解决办法就是手动下载这个文件。

下载链接: https://pan.baidu.com/s/1cXjNpg44UNR7DO4_jGCfwA 提取码: b7hr

下载后，找到并替换缓存文件：

  • 首先，终止当前的CMake进程（按Ctrl+C）。

  • 进入你的OpenCV源码目录：cd opencv-4.5.5

  • 查看隐藏文件夹：ls -a，你应该能看到一个叫.cache的目录。进入它：cd .cache/ippicv。

  • 在这个文件夹里，你会看到一个名字很长的文件，类似7421de0095c7a39162ae13a6098782f9-ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz。这个就是因为下载失败，大小为 0KB 的“占位文件”。

  • 把你手动下载的文件，重命名成这个长文件的名字，然后替换掉那个 0KB 的空文件。

重新执行 CMake：再次运行你之前的cmake命令。

在执行第五步时，可能报错：执行检查版本：pkg-config --modversion opencv4，报下面错误：
Package opencv4 was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv4.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv4' found。解决方案：

确认 OpenCV 是否真的安装成功：检查库文件和头文件是否存在。

# 检查动态库是否存在 ls -la /usr/local/lib/libopencv_*.so* 2>/dev/null # 或者（如果库在 lib64 下） ls -la /usr/local/lib64/libopencv_*.so* 2>/dev/null # 检查核心头文件是否存在 ls -la /usr/local/include/opencv4/opencv2/core.hpp 2>/dev/null

预期结果：

  • 库文件：应该能看到一堆libopencv_core.so、libopencv_imgproc.so等

  • 头文件：应该能找到/usr/local/include/opencv4/opencv2/core.hpp

如果这两个检查都不存在，说明 OpenCV没有成功安装，需要重新执行sudo make install。

如果库和头文件都存在，只是缺少.pc文件，那可能是 CMake 配置时某些选项未开启。

全局搜索.pc文件：

sudo find / -name "opencv4.pc" 2>/dev/null #如果还是找不到，说明确实没有生成。

解决方案：手动创建opencv4.pc

#创建目录（如果不存在） sudo mkdir -p /usr/local/lib/pkgconfig #创建并编辑 opencv4.pc 文件 sudo vi /usr/local/lib/pkgconfig/opencv4.pc #粘贴以下内容 prefix=/usr/local exec_prefix=${prefix} libdir=${exec_prefix}/lib #这里根据实际安装路径调整，也可能是${exec_prefix}/lib64 includedir=${prefix}/include/opencv4 Name: OpenCV Description: Open Source Computer Vision Library Version: 4.5.5 Libs: -L${libdir} -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect -lopencv_highgui -lopencv_video -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_dnn -lopencv_photo -lopencv_stitching -lopencv_ml -lopencv_videoio Cflags: -I${includedir} #设置 PKG_CONFIG_PATH export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH #验证 pkg-config --modversion opencv4

到此，OpenCV 4.5.5安装完成。

继续编译SeetaFace6源码：

#克隆SeetaFace6源码 git clone --recursive https://github.com/SeetaFace6Open/index.git seetaface6 cd seetaface6

注意：--recursive参数会自动拉取OpenRoleZoo, TenniS, SeetaAuthorize等子模块。若网络不佳导致失败，可以手动从其他地方下载后上传到Linux上。

seetaface6的安装目录统一放到： /usr/local/seetaface6

export INSTALL_PREFIX=/usr/local/seetaface6 mkdir -p $INSTALL_PREFIX

1.编译基础模块一：OpenRoleZoo。这是所有模块的基础工具库。

cd OpenRoleZoo mkdir build && cd build cmake.. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make -j4 sudo make install cd ../..

2.编译基础模块二：SeetaAuthorize。负责模型授权解析，依赖 OpenRoleZoo。

修改/seetaface6/SeetaAuthorize目录里的CMakeLists.txt文件：

把 set(ORZ_ROOT_DIR "/usr/local/seetaface6" CACHE STRING "The ORZ library") 改为 set(ORZ_ROOT_DIR "/usr/local/seetaface6" CACHE STRING "The ORZ library") 把 find_library(LIB_ORZ_PATH ORZ_static${ENV_SUFFIX} ${ORZ_ROOT_DIR}/${ENV_ARCHIVE_DIR}) 改为 set(LIB_ORZ_PATH ${ORZ_ROOT_DIR}/lib/libORZ_static.a)

先确定libORZ_static.a文件生成到了哪个目录下。我这里在/root/seetaface6/OpenRoleZoo/lib目录下。

手动复制OpenRoleZoo的库文件到安装目录：

# 确保目标目录存在 sudo mkdir -p $INSTALL_PREFIX/lib64 # 复制库文件 sudo cp /root/seetaface6/OpenRoleZoo/lib/libORZ_static.a $INSTALL_PREFIX/lib64/ # 复制头文件（如果还没有） sudo cp -r /root/seetaface6/OpenRoleZoo/include $INSTALL_PREFIX/ # 验证libORZ_static.a文件 ls -la $INSTALL_PREFIX/lib64/libORZ_static.a

执行编译SeetaAuthorize

cd /root/seetaface6/SeetaAuthorize/build rm -rf * cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DORZ_ROOT_DIR=$INSTALL_PREFIX \ -DENV_ARCHIVE_DIR=lib64 \ -DLIB_ORZ_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libORZ_static.a \ .. make -j4 sudo make install

如果 $INSTALL_PREFIX/lib64目录没有libSeetaAuthorize.so文件，需要查找libSeetaAuthorize.so文件在哪个目录，并复制到$INSTALL_PREFIX/lib64目录里。

编译TenniS：

# 设置环境变量，让后续编译默认使用 lib64 export ENV_ARCHIVE_DIR=lib64 export ENV_LIBRARY_DIR=lib64 cd /root/seetaface6/TenniS mkdir -p build && cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DORZ_ROOT_DIR=$INSTALL_PREFIX \ -DLIB_ORZ_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libORZ_static.a \ -DLIB_SEETA_AUTHORIZE_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libSeetaAuthorize.so \ -DENV_ARCHIVE_DIR=lib64 \ .. make -j4 sudo make install # 将TenniS的库复制到 lib64 sudo cp /usr/local/seetaface6/lib/libtennis.so /usr/local/seetaface6/lib64/ #验证所有库是否就位 ls -la /usr/local/seetaface6/lib64/ | grep -E "(ORZ|SeetaAuthorize|tennis)" #应该能看到三个库文件：libORZ_static.a libSeetaAuthorize.so libtennis.so

检查/usr/local/seetaface6/cmake目录中是否存在 SeetaAuthorizeConfig.cmake 文件，如果不存在，要手动创建。

创建 SeetaAuthorizeConfig.cmake

sudo vi /usr/local/seetaface6/cmake/SeetaAuthorizeConfig.cmake #粘贴以下内容： # SeetaAuthorize Config file set(SEETA_AUTHORIZE_INCLUDE_DIRS /usr/local/seetaface6/include) set(SEETA_AUTHORIZE_LIBRARIES /usr/local/seetaface6/lib64/libSeetaAuthorize.so) # 如果是静态库，用这个 # set(SEETA_AUTHORIZE_LIBRARIES /usr/local/seetaface6/lib64/libSeetaAuthorize.a) # 创建 IMPORTED 目标 add_library(SeetaAuthorize::SeetaAuthorize UNKNOWN IMPORTED) set_target_properties(SeetaAuthorize::SeetaAuthorize PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${SEETA_AUTHORIZE_LIBRARIES} INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES ${SEETA_AUTHORIZE_INCLUDE_DIRS} ) # :wq保存并退出

编译FaceBoxes：

cd /root/seetaface6/FaceBoxes/build rm -rf * cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DCMAKE_PREFIX_PATH=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS="-L/usr/local/seetaface6/lib64" \ #如果报错：找不到-lORZ_static，就添加此行和下面一行来指定路径 -DCMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS="-L/usr/local/seetaface6/lib64" \ -DSeetaAuthorize_DIR=$INSTALL_PREFIX/cmake \ -DLIB_ORZ_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libORZ_static.a \ -DLIB_TENNIS_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib/libtennis.so \ -DLIB_SEETA_AUTHORIZE_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libSeetaAuthorize.so \ -DOpenCV_DIR=/usr/local/lib/cmake/opencv4 \ -DENV_ARCHIVE_DIR=lib64 \ -DENV_LIBRARY_DIR=lib64 \ .. make -j4 sudo make install # 复制库文件 sudo cp /root/seetaface6/build/lib/libSeetaFaceDetector600.so /usr/local/seetaface6/lib64/ # 复制头文件 sudo cp -r /root/seetaface6/build/include/seeta /usr/local/seetaface6/include/ # 验证 ls -la /usr/local/seetaface6/lib64/libSeetaFaceDetector600.so

编译其他功能模块：

其他模块（FaceRecognizer6、Landmarker、AgePredictor 等）采用完全相同的流程：

cd /root/seetaface6/<模块名> mkdir -p build && cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DCMAKE_PREFIX_PATH=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS="-L/usr/local/seetaface6/lib64" \ -DCMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS="-L/usr/local/seetaface6/lib64" \ -DSeetaAuthorize_DIR=$INSTALL_PREFIX/cmake \ -DLIB_ORZ_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libORZ_static.a \ -DLIB_TENNIS_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib/libtennis.so \ -DLIB_SEETA_AUTHORIZE_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libSeetaAuthorize.so \ -DOpenCV_DIR=/usr/local/lib/cmake/opencv4 \ -DENV_ARCHIVE_DIR=lib64 \ -DENV_LIBRARY_DIR=lib64 \ .. make -j4 sudo make install # 手动复制库文件到统一位置 sudo cp ../build/lib*/lib*.so /usr/local/seetaface6/lib64/

如果执行期间报一下错误：
/usr/bin/ld: 找不到 -lORZ_staticd
collect2: 错误：ld 返回 1
make[2]: *** [lib64/libSeetaFaceAntiSpoofingX600d.so] 错误 1

问题出在Debug模式！编译时链接器在找libORZ_staticd.a（带d后缀的Debug版本），但您只有Release版本的 libORZ_static.a。

解决方案：直接创建一个 Debug 版本的库软链接：

cd /usr/local/seetaface6/lib64 sudo ln -sf libORZ_static.a libORZ_staticd.a

然后直接编译（不需要重新 cmake）。

下面举例编译FaceRecognizer6库文件（其他功能模块都是这样编译）：

cd /root/seetaface6/FaceRecognizer6 mkdir -p build && cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DCMAKE_PREFIX_PATH=$INSTALL_PREFIX \ -DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS="-L/usr/local/seetaface6/lib64" \ -DCMAKE_SHARED_LINKER_FLAGS="-L/usr/local/seetaface6/lib64" \ -DSeetaAuthorize_DIR=$INSTALL_PREFIX/cmake \ -DLIB_ORZ_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libORZ_static.a \ -DLIB_TENNIS_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib/libtennis.so \ -DLIB_SEETA_AUTHORIZE_PATH=$INSTALL_PREFIX/lib64/libSeetaAuthorize.so \ -DOpenCV_DIR=/usr/local/lib/cmake/opencv4 \ -DENV_ARCHIVE_DIR=lib64 \ -DENV_LIBRARY_DIR=lib64 \ .. make -j4 sudo make install

至此文章结束。

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