Odkrivanje obrazov v realnem času na RaspberryPi-4: 6 korakov (s slikami)

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:04

V tem Instructable-u bomo izvajali zaznavanje obrazov v realnem času na Raspberry Pi 4 s Shunya O/S z uporabo knjižnice Shunyaface. S pomočjo te vadnice lahko dosežete hitrost zaznavanja sličic 15-17 na RaspberryPi-4.

Zaloge

1. Raspberry Pi 4B (katera koli različica)

2. Napajalnik, skladen z Raspberry Pi 4B

3. 8 GB ali več kartica micro SD

4. Monitor

5. kabel mikro-HDMI

6. Miška

7. Tipkovnica

8. prenosni računalnik ali drug računalnik (po možnosti Ubuntu-16.04) za programiranje pomnilniške kartice

9. Spletna kamera USB

1. korak: Namestite Shunya OS na Raspberry Pi 4

Za nalaganje kartice micro SD z operacijskim sistemom Shunya boste potrebovali prenosni računalnik ali računalnik (po možnosti z Ubuntu-16.04) in bralnik/adapter za mikro SD kartico.

1) Prenesite Shunya OS z uradnega spletnega mesta za izdajo

2) Flash Shunya OS na kartici SD uporabite s spodnjimi koraki:

i) Z desno miškino tipko kliknite preneseno datoteko zip in izberite Izvleči tukaj

ii) Ko je slika razpakirana, dvokliknite mapo z razpakirano sliko, v kateri boste našli sliko in podatke o izdaji

iii) Z desno miškino tipko kliknite sliko (datoteka.img)

iv) Izberite Odpri z -> Zapisnik slik diska

v) Izberite destinacijo kot bralnik kartic SD

vi) Vnesite geslo

To bo začelo utripati kartico SD. Bodite potrpežljivi in počakajte, da SD kartica popolnoma utripa (100%)

2. korak: Nastavitev in povezave

Kot je prikazano na zgornji sliki, morate narediti naslednje:

1) Vstavite kartico micro SD v Raspberry Pi 4.

2) Povežite miško in tipkovnico z Raspberry Pi 4.

3) Monitor povežite z Raspberry Pi 4 prek mikro-HDMI

4) Priključite spletno kamero USB na Raspberry Pi 4

5) Priključite napajalni kabel in vklopite Raspberry Pi 4.

To bo zagnalo operacijski sistem Shunya OS na RaspberryPi-4. Prvi zagon lahko traja nekaj časa, saj se datotečni sistem spremeni v velikost, da zavzame celotno kartico SD. Ko se operacijski sistem zažene, se prikaže zaslon za prijavo. Tu so podatki za prijavo:

Uporabniško ime: shunya

Geslo: shunya

3. korak: Namestite Shunyaface (knjižnica za odkrivanje/prepoznavanje obrazov)

Za namestitev Shunyafacea moramo povezati RaspberryPi-4 na LAN ali wifi

1. Za povezavo RPI-4 z wifi uporabite naslednji ukaz:

$ sudo nmtui

2. Če želite namestiti shunyaface in cmake (odvisnost) za sestavljanje kod in git (za prenos dejanske kode), vnesite naslednji ukaz:

$ sudo opkg update && sudo opkg install shunyaface cmake git

Opomba: Namestitev lahko traja približno 5-6 minut, odvisno od hitrosti interneta

4. korak: Prenesite kodo

Koda je na voljo na githubu. Lahko ga prenesete z naslednjim ukazom:

Klon $ git

Razlaga kode:

Podana koda neprekinjeno zajema okvirje z uporabo funkcije OpenCv VideoCapture. Ti okvirji so dodeljeni funkciji zaznavanja Shunyaface, ki nato vrne okvirje z omejevalno škatlo, narisano na obrazu, in pikami, narisanimi na očeh, nosu in končnih točkah ustnic. Če želite zapreti kodo, pritisnite gumb "q". Po pritisku na "q" se na terminalu prikaže izhodni FPS.

5. korak: Zberite kodo

Za sestavljanje kode uporabite naslednji ukaz:

$ cd examples/example-facedetect

$./setup.sh

6. korak: Zaženite kodo

Ko ste kodo sestavili, jo lahko zaženete z ukazom.

$./build/facedetect

Zdaj bi morali videti odprto okno. Kadar koli je obraz pred kamero, bo narisal omejevalno polje in bo uporabniku vidno v oknu, ki se je odprlo.

Čestitam. Zdaj ste uspešno zaključili zaznavanje obrazov v času branja na RaspberryPi-4 z globokim učenjem. Če vam je ta vadnica všeč, jo všečkajte, delite vadnico in označite naše skladišče github z zvezdico.