Zaznavanje obraza in oči z Raspberry Pi Zero in Opencv: 3 koraki

2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:08

V tem navodilu bom pokazal, kako lahko z malinami pi in opencv zaznate obraz in oči. To je moje prvo navodilo za opencv. Sledil sem številnim vadnicam za nastavitev odprtega CV -ja v malini, vendar je vsakič prišlo do nekaj napak. Kakorkoli, te napake sem odpravil in mislil, da bom napisal navodila, tako da jih bodo lahko vsi ostali brez težav namestili

Potrebne stvari:

1. Malina pi nič

2. SD-kartica

3. Modul kamere

Ta postopek namestitve bo trajal več kot 13 ur, zato namestitev ustrezno načrtujte

1. korak: Prenesite in namestite sliko Raspbian

Prenesite raspbian stretch s sliko namizja s spletnega mesta raspberry pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Nato vstavite pomnilniško kartico v prenosni računalnik in z orodjem za jedkanje zažgite sliko Raspbian

Prenesite ethcher od tukaj

Ko zažgete sliko, priključite pomnilniško kartico v malinovo pi in vklopite malino

2. korak: Nastavitev Opencv

Po zagonu odprite terminal in sledite korakom za namestitev opencv in nastavitev navideznega okolja za opencv

Koraki:

1. Vsakič, ko začnete novo namestitev, je bolje nadgraditi obstoječe pakete

$ sudo apt-get posodobitev

$ sudo apt-get nadgradnja

Čas: 2m 30 sek

2. Nato namestite orodja za razvijalce

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

Čas: 50 sekund

3. Zdaj vzemite potrebne slikovne V/I pakete

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

Čas: 37 sekund

4. Video V/I paketi

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

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

Čas: 36 sekund

5. Namestite razvoj GTK

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Čas: 2m 57s

6. Optimizacijski paketi

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

Čas: 1 min

7. Zdaj namestite python 2.7, če ga ni. V mojem primeru je bil že nameščen, vendar še vedno preverite

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Čas: 55 sekund

8. Zdaj prenesite vir opencv in ga razpakirajte

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Čas: 1m 58 sek

9. Prenos skladišča opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Čas: 1m 5sec

10. Zdaj sta opencv in opencv_contrib razširjena, zbrišite njihove zip datoteke, da prihranite nekaj prostora

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Čas: 2 sek

11. Zdaj namestite pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Čas: 50 sekund

12. Namestite virtualenv in virtualenvwrapper, to nam bo omogočilo ustvarjanje ločenih, izoliranih okolij python za naše prihodnje projekte

$ sudo pip namestite virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Čas: 30 sek

13. Po namestitvi odprite ~/.profile

$ nano ~/.profil

in te vrstice dodajte na dno datoteke

# virtualenv in virtualenvwrapper

izvozi WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs vir /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Zdaj pridobite svoj ~/.profile, da znova naložite spremembe

$ source ~/.profile

Čas: 20 sek

14. Zdaj ustvarite python virtualno env z imenom cv

$ mkvirtualenv cv

Čas: 10 sekund

15. Naslednji korak je namestitev programa numpy. To bo trajalo vsaj pol ure, da si lahko privoščite kavo in sendviče

$ pip install numpy

Čas: 36 m

16. Zdaj sestavite in namestite opencv in se s tem ukazom prepričajte, da ste v virtualnem okolju cv

$ workon cv

in nato nastavite gradnjo s pomočjo Cmake

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir zgraditi $ cd zgraditi $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE / -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local / -D INSTALL_C_EXAMPLES = ON / -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON / -D OPENCOD_TOP_TOP_COD_COP_COD_PLE_PLE_PLE_CON_CD_CON_PROGRAM_PROGRAM_PRODAJNIKA_0_PRODAJNIKA_0_PRODAJNIKA_0_PRODAJNIKA_OZDRAVLJENJA_PROGLEDNOSTI_ODPRTI D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF..

Čas: 5 minut

17. Zdaj je gradnja nastavljena, zaženite make za začetek postopka kompilacije. To bo trajalo nekaj časa, zato lahko to pustite delovati čez noč

$ make

V mojem primeru mi je 'make' vrgel eno napako, ki je bila povezana s ffpmeg. Po dolgem iskanju sem našel rešitev. Pojdite v mapo opencv 3.0 in nato v modulu videoio pojdite na src in zamenjajte cap_ffpmeg_impl.hpp s to datoteko

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp in znova zaženite make

Čas: 13 ur

Če je preveden brez napak, ga namestite na malino pi z uporabo:

$ sudo naredi namestitev

$ sudo ldconfig

Čas: 2 min 30 sek

18. Po zaključku 17. koraka morajo biti vaše povezave opencv v /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. S tem preverite to

$ ls -l /usr/local/lib/python2.7/spletni paketi

skupaj 1549 -rw-r-r-- 1 korensko osebje 1677024 3. december 09:44 cv2.so

19. Zdaj ostane le še sinhrono povezovanje datoteke cv2.so v imenik paketov spletnih mest v okolju cv

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

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

20. Preverite namestitev opencv z:

$ workon cv

$ python >>> uvoz cv2 >>> cv2._ različica_ '3.0.0' >>>

3. korak: Zaznavanje obraza in oči

Zdaj pa poskusimo z zaznavanjem obrazov

Najprej morate omogočiti kamero z uporabo:

$ sudo raspi-config

To bo odprlo konfiguracijski zaslon. S puščičnimi tipkami se pomaknite navzdol do možnosti 5: omogočite kamero, pritisnite tipko enter, da omogočite kamero, nato pa puščico navzdol do gumba Končaj in znova pritisnite enter. Nazadnje boste morali znova zagnati vaš Raspberry Pi, da bo konfiguracija vplivala.

Zdaj namestite picamera [niz] v okolje cv. Za to se prepričajte, da ste v okolju cv. Če ste znova zagnali pi, za ponovni vstop v okolje cv vnesite:

$ source ~/.profile

$ workon cv

Zdaj namestite pi kamero

$ pip install "picamera [array]"

Zaženite face-detection-test.py bu z uporabo:

python face-detection-test.py

Če prikaže kakšno napako, vnesite ta ukaz pred izvajanjem skripta

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Zdaj je dobro, da se lotite odkrivanja obrazov. Poskusite deliti svoje rezultate

Na zdravje!