Odkrivanje vizualnih predmetov s kamero (TfCD): 15 korakov (s slikami)

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:07

Kognitivne storitve, ki lahko prepoznajo čustva, obraze ljudi ali preproste predmete, so trenutno še v zgodnji fazi razvoja, vendar se s strojnim učenjem ta tehnologija vse bolj razvija. Pričakujemo lahko, da bomo v prihodnosti videli več te čarovnije.

Za projekt TU Delft za TfCD smo se odločili uporabiti kognitivne storitve vida, ki jih ponuja Microsoft, da pokažemo, kako izvesti analizo prepoznavanja vida na fotografijah. (Oglejte si video).

OPOMBA!!

Elektronika in koda delujeta pravilno, vendar je bila internetna povezava v TU Delft izklopljena, zato nimamo ustreznega videa. Kasneje bomo naložili ustreznega! Hvala za razumevanje!

1. korak: Pridobite ključ API

Najprej pojdite na spletno mesto Azure kognitivnih storitev in na Microsoftovem mestu pridobite ključ API -ja Computer Vision. Povezava je spodaj:

DODATNO: Če želite preizkusiti API za zabavo, si priskrbite tudi ključ za prepoznavanje obrazov in prepoznavanje čustev. Prenesite Visual Studios (različica skupnosti je v redu) in prenesite kodo iz github -a, da jo vstavite v Visual Studios.

Visual Studios:

Github:

2. korak: Zberite strojno opremo

Začnite z modulom kamere Raspberry Pi z uporabo Pythona in pikamere. Posneli boste fotografije, posneli video in uporabili učinke slike. Za začetek boste potrebovali:

• Raspberry Pi, plošča za kamero V2, 8 MP
• Raspberry Pi 3, model B, 1 GB RAM -a za kodiranje
• Adafruit 16x2 znakovni LCD
• Miška za povezavo z Raspberry Pi
• Tipkovnica za povezavo do Raspberry Pi
• Monitor za povezavo z Raspberry Pi
• Ethernetni kabel za povezavo Raspberry Pi s spletom
• Prenosni računalnik za vnos
• Spajkalni set za spajkanje vašega LCD -ja

3. korak: Spajajte LCD skupaj

Za pravilno spajkanje LCD zaslona uporabite spletno mesto Adafruit. Povezava je spodaj:

learn.adafruit.com/adafruit-16x2-character…

4. korak: Prenesite NOOBS za vaš Raspberry Pi

Prenesite Raspbian, da zaženete Raspberry Pi!

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

Glejte svoj Raspberry Pi kot majhen računalnik. Potrebuje monitor, miško, tipkovnico in internet. Povežite jih s svojim Raspberry Pi.

5. korak: Začnite s Picamero

Modul kamere je odličen pripomoček za Raspberry Pi, ki uporabnikom omogoča fotografiranje in snemanje videoposnetkov v polni visoki ločljivosti. Najprej, ko je Pi izklopljen, morate priključiti modul kamere na vrata kamere Raspberry Pi, nato zagnati Pi in zagotoviti, da je programska oprema omogočena. Za nadaljnje korake sledite slikam!

6. korak: Poiščite vrata kamere in povežite kamero

7. korak: Odprite orodje za konfiguracijo Raspberry Pi v glavnem meniju

8. korak: Prepričajte se, da je programska oprema kamere omogočena

9. korak: Predogled kamere

Zdaj je vaša kamera povezana in programska oprema omogočena, lahko začnete tako, da preizkusite predogled kamere.

• Odprite Python 3 v glavnem meniju
• Odprite novo datoteko in jo shranite kot camera.py. Pomembno je, da ga ne shranite kot picamera.py.
• Vnesite naslednjo kodo:

1. iz picamere uvoz PiCamera
2. od časa uvoza spanja
3. kamera = PiCamera ()
4. camera.start_preview () sleep (10) camera.stop_preview ()

• Shranite s Ctrl + S in zaženite s F5. Predogled kamere mora biti prikazan 10 sekund, nato pa se zapre. Premaknite kamero, če si želite ogledati, kaj kamera vidi.
• Predogled kamere v živo bi moral zapolniti zaslon

10. korak: fotografije

Najpogostejša uporaba modula kamere je fotografiranje.

Spremenite svojo kodo, da zmanjšate čas spanja, in dodajte vrstico camera.capture ():

camera.start_preview ()

spanje (5)

camera.capture ('/home/pi/Desktop/image.jpg')

camera.stop_preview ()

• Zaženite kodo in videli boste, da je predogled kamere odprt 5 sekund, preden zajamete fotografijo. Predogled se bo med fotografiranjem za trenutek prilagodil drugačni ločljivosti.
• Na namizju boste videli svojo fotografijo. Dvokliknite ikono datoteke, da jo odprete.

11. korak: Vaša kamera deluje

DA! Naslednji korak!

12. korak: Vzemite svoj sestavljeni komplet LCD in ga preizkusite

Omogočite LCD po naslednjih podkorakih:

Konfiguriranje LCD -ja

a.

Namestitev LCD -ja in testiranje, če je LCD pravilno spajkano!

b.

Korak: Pridobite kodo, da jo namestite na svojo napravo

Pridobite kodo iz github:

OPOMBA: Zdi se, da koda v Tronnyju ne deluje dobro. Za zagon kode uporabite terminal Raspbian. Kodo (ComputerVision.py) postavite na zemljevid: home/pi/Adafruit_Python_CharLCD/examples (Iz nekega razloga deluje samo na ta način, druge metode pa povzročijo le nepojasnjene napake)

Odprite svoj terminal in vnesite:

cd Adafruit_Python_CharLCD/primeri

./ComputerVision.py

14. korak: Posnemite fotografijo