Raspberry Pi Zero және Opencv көмегімен бет пен көзді анықтау: 3 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:27

Бұл нұсқаулықта мен таңқурай pi мен opencv көмегімен бет пен көзді қалай анықтауға болатынын көрсетемін. Бұл менің opencv бойынша бірінші нұсқауым. Мен таңқурайдағы ашық түйіндемені орнату үшін көптеген оқулықтарды орындадым, бірақ әр жолы қателіктер жіберілді. Қалай болғанда да, мен бұл қателіктерді шешіп, басқалар оны еш қиындықсыз орната алатындай етіп нұсқаулықпен жазуды ойладым

Қажетті заттар:

1. Таңқурай pi нөл

2. SD-карта

3. Камера модулі

Бұл орнату процесі 13 сағаттан астам уақытты алады, сондықтан орнатуды сәйкес жоспарлаңыз

1 -қадам: Raspbian кескінін төмендетіп, орнатыңыз

Raspberry pi веб -сайтынан жұмыс үстелінің суреті бар raspbian strech жүктеп алыңыз

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Содан кейін жад картасын ноутбукке салыңыз және этчер құралының көмегімен распби кескінін жазыңыз

Этчерді мына жерден жүктеп алыңыз

Суретті күйдіргеннен кейін жад картасын таңқурайға қосыңыз және таңқурайға қосыңыз

2 -қадам: Opencv орнату

Жүктеу процесін аяқтағаннан кейін терминалды ашып, opencv орнату және opencv үшін виртуалды ортаны орнату бойынша қадамдарды орындаңыз

Қадамдар:

1. Кез келген жаңа қондырғыны бастаған сайын бұрыннан бар пакеттерді жаңартқан дұрыс

$ sudo apt-get жаңартуы

$ sudo apt-get жаңарту

Уақыт: 2м 30 сек

2. Содан кейін әзірлеуші құралдарын орнатыңыз

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

Уақыты: 50 сек

3. Енді қажетті суретті енгізу -шығару пакеттерін алыңыз

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

Уақыты: 37 сек

4. Бейне енгізу -шығару пакеттері

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

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

Уақыты: 36 сек

5. GTK жобасын орнатыңыз

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Уақыты: 2м 57с

6. Оңтайландыру пакеттері

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

Уақыты: 1 мин

7. Енді python 2.7 егер ол жоқ болса, оны орнатыңыз. Менің жағдайда ол бұрыннан орнатылған, бірақ әлі де тексереді

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Уақыты: 55 сек

8. Енді opencv көзін жүктеп алып, оны ашыңыз

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Уақыт: 1м 58 сек

9. opencv_contrib репозиторийін жүктеу

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Уақыт: 1м 5сек

10. Енді opencv және opencv_contrib кеңістікті сақтау үшін zip файлдарын жойды

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Уақыт: 2 сек

11. Енді pip орнатыңыз

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Уақыты: 50 сек

12. Virtualenv және virtualenvwrapper орнатыңыз, бұл бізге болашақ жобалар үшін оқшауланған питон орталарын құруға мүмкіндік береді.

$ sudo pip virtualenv virtualenvwrapper орнатыңыз

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Уақыты: 30 сек

13. Осы орнатудан кейін ~/.profile ашыңыз

$ nano ~/.профиль

және бұл жолдарды файлдың төменгі жағына қосыңыз

# virtualenv және virtualenvwrapper

экспорттау WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs көзі /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Енді өзгерістерді қайта жүктеу үшін ~/.profile файлын жасаңыз

$ көзі ~/.профиль

Уақыт: 20 сек

14. Енді cv деп аталатын python виртуалды ортасын жасаңыз

$ mkvirtualenv cv

Уақыты: 10сек

15. Келесі қадам - numpy орнату. Бұл кем дегенде жарты сағатты алады, сондықтан сіз кофе мен бутерброд іше аласыз

$ pip орнату numpy

Уақыты: 36м

16. Енді opencv құрастырыңыз және орнатыңыз және осы команданың көмегімен cv виртуалды ортада екеніңізге көз жеткізіңіз

$ workon cv

содан кейін құрылысты Cmake көмегімен орнатыңыз

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir $ 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/OPEN_VT_OB_CTR_EXT_OB_CTR_EXT D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = ӨШІРІЛДІ.

Уақыты: 5мин

17. Енді құрастыру процесін бастау үшін build - орнату, run жасаңыз. Бұл біраз уақытты алады, сондықтан сіз оны бір түнде жібере аласыз

$ жасау

Менің жағдайда 'make' маған ffpmeg -ке қатысты бір қате жіберді. Көп ізденістен кейін мен шешімді таптым. Opencv 3.0 қалтасына өтіңіз, содан кейін модульдер, содан кейін videoio ішінде src өтіңіз және cap_ffpmeg_impl.hpp файлын осы файлмен ауыстырыңыз

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp және қайтадан іске қосыңыз.

Уақыты: 13 сағат

Егер ол қатесіз құрастырылса, оны таңқурай pi -ге орнатыңыз:

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Уақыты: 2 мин 30 сек

18. 17-қадамды орындағаннан кейін сіздің ашық байланыстарыңыз /usr/local/lib/python-2.7/site-packages ішінде болуы керек. Осыны пайдаланып растаңыз

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

барлығы 1549 -rw-r-r-- 1 түбірлік қызметкерлер 1677024 3 желтоқсан 09:44 cv2.so

19. Енді тек cv2.so файлын cv ортасының сайт-пакеттер каталогына сим-сілтеме арқылы қалдыру қалды

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

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

20. Опциондық қондырманы мына жолмен тексеріңіз:

$ workon cv

$ python >>> импорт cv2 >>> cv2._ нұсқасы _ '3.0.0' >>>

3 -қадам: бет пен көзді анықтау

Енді бетті анықтауды қолданып көрейік

Біріншіден, камераны қосу арқылы:

$ sudo raspi-config

Бұл конфигурация экранын шығарады. 5 -нұсқа: Камераны қосу бөліміне төмен жылжу үшін көрсеткі пернелерін пайдаланыңыз, камераны қосу үшін енгізу пернесін басыңыз, содан кейін Аяқтау түймесін төмен көрсеткімен басыңыз және қайтадан enter пернесін басыңыз. Ақырында, конфигурация әсер етуі үшін сізге Raspberry Pi қайта жүктелуі керек.

Енді cv ортасында пикамераны [массив] орнатыңыз. Бұл үшін түйіндеме ортасында екеніңізге көз жеткізіңіз. Егер сіз pi -ні қайта жүктеген болсаңыз, түйіндеме ортасына қайта кіру үшін:

$ көзі ~/.профиль

$ workon cv

Енді pi камерасын орнатыңыз

$ pip «picamera [array]» орнатыңыз

Face-detection-test.py пәрменін іске қосыңыз:

python face-detection-test.py

Егер ол қате жіберсе, сценарийді орындамас бұрын осы пәрменді теріңіз

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Енді сіз бетті анықтауға баруыңыз керек. Нәтижелермен бөлісуге тырысыңыз

Сәлем!