Detekcia tváre a očí s Raspberry Pi Zero a Opencv: 3 kroky

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy zmenené: 2024-01-30 12:01

V tomto návode ukážem, ako môžete rozpoznať tvár a oči pomocou malín pi a opencv. Toto je môj prvý návod na opencv. Nasledoval som mnoho návodov na nastavenie otvoreného CV v maline, ale zakaždým sa vyskytlo niekoľko chýb. V každom prípade som tieto chyby vyriešil a myslel som si, že napíšem návod, aby ho mohli bez problémov nainštalovať všetci ostatní

Potrebné veci:

1. Malina pi nula

2. SD karta

3. Modul kamery

Tento proces inštalácie bude trvať viac ako 13 hodín, takže inštaláciu podľa toho naplánujte

Krok 1: Stiahnite si a nainštalujte obrázok Raspbian

Stiahnite si raspbian stretch s obrázkom z pracovnej plochy z webových stránok raspberry pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Potom vložte pamäťovú kartu do prenosného počítača a pomocou nástroja na leptanie napíšte obrázok raspbian

Stiahnite si etcher odtiaľto

Po napálení obrazu zapojte pamäťovú kartu do svojho malinového pi a zapnite ho

Krok 2: Nastavenie Opencv

Po spustení spustite terminál a nainštalujte opencv a nastavte virtuálne prostredie pre opencv

Kroky:

1. Pri každom spustení novej inštalácie je lepšie aktualizovať existujúce balíky

$ sudo apt-get aktualizácia

$ sudo apt-get upgrade

Čas: 2 m 30 s

2. Potom nainštalujte nástroje pre vývojárov

$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config

Čas: 50 sekúnd

3. Teraz uchopte potrebné obrazové I/O balíky

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev

Čas: 37 sekúnd

4. Video I/O balíčky

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev

$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev

Čas: 36 sekúnd

5. Nainštalujte GTK dvelopment

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Čas: 2 m 57 s

6. Optimalizačné balíčky

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran

Čas: 1 min

7. Teraz nainštalujte python 2.7, ak tam nie je. V mojom prípade už bol nainštalovaný, ale stále skontrolujte

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Čas: 55 sekúnd

8. Teraz si stiahnite zdroj opencv a rozbaľte ho

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Čas: 1 m 58 s

9. Sťahovanie úložiska opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Čas: 1 m 5 s

10. Teraz boli súbory opencv a opencv_contrib rozbalené, odstráňte ich súbory zip, aby ste ušetrili miesto

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Čas: 2 s

11. Teraz nainštalujte pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Čas: 50 sekúnd

12. Nainštalujte si virtualenv a virtualenvwrapper, čo nám umožní vytvoriť samostatné, izolované prostredia pythonu pre naše budúce projekty.

$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Čas: 30 sekúnd

13. Po inštalácii otvorte ~/.profile

$ nano ~/.profile

a pridajte tieto riadky do spodnej časti súboru

# virtualenv a virtualenvwrapper

export WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs zdroj /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Teraz vytvorte zdrojový súbor ~/.profil a znova načítajte zmeny

$ source ~/.profile

Čas: 20 sekúnd

14. Teraz vytvorte virtuálne prostredie python s názvom cv

$ mkvirtualenv cv

Čas: 10 sekúnd

15. Ďalším krokom je inštalácia numpy. Bude to trvať najmenej pol hodinu, aby ste si mohli dať kávu a sendviče

$ pip install numpy

Čas: 36m

16. Teraz skompilujte a nainštalujte opencv a uistite sa, že ste vo virtuálnom prostredí cv pomocou tohto príkazu

$ workon cv

a potom nastavte zostavu pomocou Cmake

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir build $ cd build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE / -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local / -D INSTALL_C_EXAMPLES = ON / -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON / -D OPENCV_EXTRA D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = VYPNUTÉ..

Čas: 5 minút

17. Teraz je build nastavený, spustite make a spustite proces kompilácie. Bude to chvíľu trvať, aby ste to mohli nechať bežať cez noc

$ make

V mojom prípade mi 'make' vyhodila jednu chybu, ktorá súvisela s ffpmeg. Po dlhom hľadaní som našiel riešenie. Prejdite do priečinka opencv 3.0, potom na moduly, potom vo videu prejdite na src a nahraďte cap_ffpmeg_impl.hpp týmto súborom

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp a spustiť znova

Čas: 13 hodín

Ak je zostavený bez chyby, nainštalujte ho na malinový pi pomocou:

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Čas: 2 minúty 30 sekúnd

18. Po dokončení kroku 17 by mali byť vaše väzby opencv v /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Overte to pomocou tohto

$ ls -l /usr/local/lib/python2.7/site-packages

spolu 1549 -rw-r-r-- 1 koreňový personál 1677024 3. decembra 09:44 cv2.so

19. Teraz už len zostáva sym-link súbor cv2.so do adresára site-packages prostredia cv

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/

$ ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so

20. Overte svoju inštaláciu opencv pomocou:

$ workon cv

$ python >>> import cv2 >>> cv2._ verzia_ '3.0.0' >>>

Krok 3: Detekcia tváre a očí

Teraz skúsme rozpoznanie tváre

Prvá vec, ktorú musíte urobiť, je zapnúť kameru pomocou:

$ sudo raspi-config

Zobrazí sa konfiguračná obrazovka. Pomocou klávesov so šípkami sa posuňte nadol na možnosť 5: Povoliť kameru, stlačením klávesu Enter zapnite kameru a potom šípkou nadol na tlačidlo Dokončiť a znova stlačte kláves Enter. Nakoniec, aby sa konfigurácia prejavila, budete musieť reštartovať svoj Raspberry Pi.

Teraz nainštalujte picamera [pole] do prostredia cv. Za týmto účelom sa uistite, že ste v prostredí cv. Ak reštartujete svoje pi, aby ste znova vstúpili do prostredia cv, zadajte:

$ source ~/.profile

$ workon cv

Teraz nainštalujte pi kameru

$ pip install "picamera [pole]"

Spustite face-detection-test.py bu pomocou:

python face-detection-test.py

Ak spôsobí chybu, zadajte tento príkaz pred spustením skriptu

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Teraz môžete začať s detekciou tváre. Skúste sa podeliť o svoje výsledky

Na zdravie!