Откриване на лице и очи с Raspberry Pi Zero и Opencv: 3 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:54

В тази инструкция ще покажа как можете да откриете лице и око с помощта на малинов pi и opencv. Това е първата ми инструкция за opencv. Следвах много уроци, за да настроя отворен cv в малинка, но всеки път се случваше с някои грешки. Така или иначе реших тези грешки и мислех да напиша инструкции, така че всички останали да могат да го инсталират без никакви затруднения

Необходими неща:

1. Малина пи нула

2. SD-карта

3. Модул на камерата

Този процес на инсталиране ще отнеме повече от 13 часа, така че планирайте инсталацията съответно

Стъпка 1: Изтеглете и инсталирайте Raspbian изображение

Изтеглете raspbian stretch с изображение на работния плот от уебсайта на raspberry pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

След това поставете картата с памет във вашия лаптоп и запишете raspbian изображението с помощта на инструмент за гравиране

Изтеглете ethcher от тук

След изгаряне на изображението включете картата с памет във вашето малиново пи и включете малината

Стъпка 2: Настройване на Opencv

След процеса на зареждане отворете терминала и следвайте стъпките за инсталиране на opencv и настройване на виртуална среда за opencv

Стъпки:

1. Всеки път, когато стартирате нова инсталация, е по -добре да надстроите съществуващите пакети

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get надстройка

Време: 2 м 30 сек

2. След това инсталирайте инструменти за разработчици

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

Време: 50 сек

3. Сега вземете необходимите I/O пакети за изображения

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

Време: 37 сек

4. Видео I/O пакети

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

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

Време: 36 сек

5. Инсталирайте разработката на GTK

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Време: 2m 57s

6. Оптимизационни пакети

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

Време: 1 мин

7. Сега инсталирайте python 2.7, ако го няма. В моя случай вече е инсталиран, но все още проверявам

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Време: 55 сек

8. Сега изтеглете кода на opencv и го разархивирайте

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ разархивирайте opencv.zip

Време: 1 м 58 сек

9. Изтегляне на хранилището opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ разархивирайте opencv_contrib.zip

Време: 1 м 5 сек

10. Сега opencv и opencv_contrib са разширени, изтрийте техните zip файлове, за да спестите малко място

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Време: 2 сек

11. Сега инсталирайте pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Време: 50 сек

12. Инсталирайте virtualenv и virtualenvwrapper, това ще ни позволи да създадем отделни, изолирани python среди за нашите бъдещи проекти

$ sudo pip инсталирате virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Време: 30 сек

13. След тази инсталация отворете ~/.profile

$ nano ~/.профил

и добавете тези редове в долната част на файла

# virtualenv и virtualenvwrapper

експортиране WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs източник /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Сега източник на вашия ~/. Профил, за да презаредите промените

$ source ~/.profile

Време: 20 сек

14. Сега създайте виртуална среда на python с име cv

$ mkvirtualenv cv

Време: 10 сек

15. Следващата стъпка е да инсталирате numpy. Това ще отнеме поне половин час, за да можете да пиете кафе и сандвичи

$ pip install numpy

Време: 36 м

16. Сега компилирайте и инсталирайте opencv и се уверете, че сте във cv виртуална среда, като използвате тази команда

$ workon cv

и след това настройте изграждането с помощта на Cmake

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir компилиране $ cd изграждане $ 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_TOP_TOP_TOP_TOP_TOP_TOP_TOP_TOP/3.0 D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF..

Време: 5 минути

17. Сега изграждането е инсталирано, стартирайте make, за да стартирате процеса на компилиране. Това ще отнеме известно време, така че можете да оставите това да работи за една нощ

$ make

В моя случай „make“ми хвърли една грешка, свързана с ffpmeg. След много търсене намерих решението. Отидете в папката opencv 3.0, след това модули, след това във videoio отидете на src и заменете cap_ffpmeg_impl.hpp с този файл

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp и стартирайте отново

Време: 13 часа

Ако е компилиран без никаква грешка, инсталирайте го на raspberry pi, като използвате:

$ sudo направи инсталиране

$ sudo ldconfig

Време: 2 мин. 30 сек

18. След завършване на стъпка 17 вашите opencv връзки трябва да бъдат в /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Проверете това, като използвате това

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

общо 1549 -rw-r-r-- 1 корен персонал 1677024 дек 3 09:44 cv2.so

19. Сега остава само sym-свързване на файла cv2.so към директорията site-packages на cv среда

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

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

20. Проверете вашата инсталация на opencv, като използвате:

$ workon cv

$ python >>> импортирайте cv2 >>> cv2._ версия_ '3.0.0' >>>

Стъпка 3: Откриване на лице и очи

Сега нека опитаме разпознаване на лица

Първото нещо, което трябва да направите, е да активирате камерата, като използвате:

$ sudo raspi-config

Това ще отвори екран за конфигурация. Използвайте клавишите със стрелки, за да превъртите надолу до Вариант 5: Активирайте камерата, натиснете клавиша Enter, за да активирате камерата, след което стрелката надолу до бутона Готово и натиснете отново Enter. И накрая, ще трябва да рестартирате Raspberry Pi, за да повлияе конфигурацията.

Сега инсталирайте picamera [масив] в cv среда. За това се уверете, че сте в cv среда. Ако сте рестартирали своя pi, за да влезете отново в cv среда, просто напишете:

$ source ~/.profile

$ workon cv

Сега инсталирайте pi камера

$ pip install "picamera [масив]"

Стартирайте face-detection-test.py bu, като използвате:

python face-detection-test.py

Ако изведе някаква грешка, просто въведете тази команда преди изпълнение на скрипта

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Сега е добре да отидете за разпознаване на лица. Опитайте и споделете резултатите си

Наздраве!