Pagtuklas sa Mukha at Mata Sa Raspberry Pi Zero at Opencv: 3 Hakbang

2024 May -akda: John Day | [email protected]. Huling binago: 2024-01-30 13:15

Sa itinuturo na ito ay ipapakita ko kung paano mo matutukoy ang mukha at mata gamit ang raspberry pi at opencv. Ito ang aking unang itinuturo sa opencv. Sinundan ko ang maraming mga tutorial upang i-set up ang bukas na cv sa raspberry ngunit sa bawat oras na sinaktan ng ilang mga error. Kahit papaano nalutas ko ang mga error na iyon at naisip kong magsulat ng itinuro upang ang lahat ay ma-install ito nang walang anumang kahirapan

Mga bagay na kinakailangan:

1. Raspberry pi zero

2. SD-card

3. Modyul ng Camera

Ang proseso ng pag-install na ito ay tatagal ng higit sa 13 oras kaya planuhin ang pag-install nang naaayon

Hakbang 1: Downlaod at I-install ang Larawan ng Raspbian

Mag-download ng raspbian stretch na may imahe ng desktop mula sa raspberry pi website

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Pagkatapos ay ipasok ang memory card sa iyong laptop at sunugin ang raspbian na imahe gamit ang tool na etcher

Mag-download ng ethcher mula rito

Matapos masunog ang imahe plug ang memory card sa iyong raspberry pi at lakas sa raspberry

Hakbang 2: Pag-set up ng Opencv

Pagkatapos ng proseso ng boot buksan ang terminal at sundin ang mga hakbang upang mai-install ang opencv at i-set up ang virtual na kapaligiran para sa opencv

Mga Hakbang:

1. Sa tuwing nagsisimula ka ng anumang bagong pag-install mas mahusay na mag-upgrade ng mga umiiral na mga pakete

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

Oras: 2m 30 sec

2. Pagkatapos i-install ang mga tool ng developer

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

Oras: 50 sec

3. Ngayon kunin ang kinakailangang mga package ng I / O ng imahe

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

Oras: 37 sec

4. Mga pakete ng Video I / O

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

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

Oras: 36 sec

5. I-install ang GTK dvelopment

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Oras: 2m 57s

6. Mga package sa pag-optimize

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

Oras: 1 min

7. Ngayon i-install ang python 2.7 kung wala ito. Sa aking kaso naka-install na ito ngunit suriin pa rin

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Oras: 55 sec

8. Ngayon i-download ang pinagmulan ng opencv at i-unzip ito

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Oras: 1m 58 sec

9. Pag-download ng opencv_contrib repository

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Oras: 1m 5sec

10. Ngayon ang opencv at opencv_contrib ay pinalawak na tanggalin ang kanilang mga zip file upang makatipid ng ilang puwang

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Oras: 2 sec

11. Ngayon mag-install ng pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Oras: 50 sec

12. I-install ang virtualenv at virtualenvwrapper, papayagan kaming lumikha ng magkahiwalay, nakahiwalay na mga kapaligiran sa python para sa aming mga hinaharap na proyekto

$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~ /.cache / pip

Oras: 30 sec

13. Pagkatapos ng pag-install na iyon, buksan ang ~ /.profile

$ nano ~ /.profile

at idagdag ang mga linyang ito sa ilalim ng file

# virtualenv at virtualenvwrapper

i-export ang WORKON_HOME = $ HOME /.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Pinagmulan ngayon ang iyong ~ /.profile upang i-reload ang mga pagbabago

$ mapagkukunan ~ /.profile

Oras: 20 sec

14. Ngayon lumikha ng isang sawa virtual env na pinangalanang cv

$ mkvirtualenv cv

Oras: 10sec

15. Susunod na hakbang ay ang pag-install ng numpy. Aabutin ito ng kalahating oras upang magkaroon ka ng kape at mga sandwich

$ pip install numpy

Oras: 36m

16. Ngayon ay ipunin at i-install ang opencv at siguraduhin na ikaw ay nasa cv virtual na kapaligiran sa pamamagitan ng paggamit ng utos na ito

$ workon cv

at pagkatapos ay i-setup ang build gamit ang 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_MODULES_PATV = 3.0 / Option D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF..

Oras: 5mins

17. Ngayon ay nagtatayo ang pag-set up, patakbuhin ang gumawa upang simulan ang proseso ng pagtitipon. Ito ay tatagal ng ilang sandali upang maaari mong ipaalam ito tumakbo magdamag

$ gumawa

Sa aking kaso na 'make' ay itinapon sa akin ang isang error na nauugnay sa ffpmeg. Pagkatapos ng maraming paghahanap natagpuan ko ang solusyon. Pumunta sa opencv 3.0 folder pagkatapos ng mga module pagkatapos sa loob ng videoio pumunta sa src at palitan ang cap_ffpmeg_impl.hpp sa file na ito

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp at patakbuhin muli

Oras: 13 oras

Kung naipon ito nang walang anumang error, i-install ito sa raspberry pi gamit ang:

$ sudo gumawa ng pag-install

$ sudo ldconfig

Oras: 2 min 30 sec

18. Matapos makumpleto ang hakbang 17 ang iyong mga opencv bindings ay dapat nasa /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. I-verify ito sa pamamagitan ng paggamit nito

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

kabuuang 1549 -rw-r - r-- 1 root staff 1677024 Dis 3 09:44 cv2.so

19. Ngayon ang natira lamang ay sym-link ang cv2.so file sa direktoryo ng mga package ng site ng cv environment

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

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

20. I-verify ang iyong pag-install ng opencv sa pamamagitan ng paggamit ng:

$ workon cv

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

Hakbang 3: Pagtuklas sa Mukha at Mata

Subukan natin ngayon ang pagtuklas ng mukha

Ang unang dapat gawin ay paganahin ang camera sa pamamagitan ng paggamit:

$ sudo raspi-config

Dadalhin nito ang isang screen ng pagsasaayos. Gamitin ang iyong mga arrow key upang mag-scroll pababa sa Opsyon 5: Paganahin ang camera, pindutin ang iyong enter key upang paganahin ang camera, at pagkatapos ay arrow pababa sa Tapos na pindutan at pindutin muli ang enter. Panghuli, kakailanganin mong i-reboot ang iyong Raspberry Pi para maapektuhan ang pagsasaayos.

Ngayon i-install ang picamera [array] sa cv environment. Para sa mga ito siguraduhin na ikaw sa cv kapaligiran. Kung na-reboot mo ang iyong pi, upang makapasok muli sa kapaligiran ng cv i-type lamang:

$ mapagkukunan ~ /.profile

$ workon cv

Ngayon i-install ang pi camera

$ pip install "picamera [array]"

Patakbuhin ang face-detection-test.py bu gamit ang:

python face-detection-test.py

Kung nagtatapon ito ng anumang error i-type lamang ang utos na ito bago magpatupad ng script

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Ngayon magaling kang pumunta para sa pagtuklas ng mukha. Subukan at ibahagi ang iyong mga resulta

Cheers!