Zbulimi i fytyrës dhe syve me mjedër Pi Zero dhe hapje: 3 hapa

2024 Autor: John Day | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2024-01-30 12:28

Në këtë udhëzues do të tregoj se si mund të zbuloni fytyrë dhe sy duke përdorur mjedër pi dhe opencv. Ky është udhëzimi im i parë në opencv. Ndoqa shumë mësime për të vendosur një cv të hapur në mjedër, por çdo herë godita me disa gabime. Gjithsesi i zgjidh ato gabime dhe mendova të shkruaj udhëzues në mënyrë që të gjithë të tjerët të jenë në gjendje ta instalojnë atë pa ndonjë vështirësi

Gjërat e kërkuara:

1. Mjedër pi zero

2. SD-kartë

3. Moduli i kamerës

Ky proces instalimi do të zgjasë më shumë se 13 orë, kështu që planifikoni instalimin në përputhje me rrethanat

Hapi 1: Downlaod dhe Instaloni Raspbian Image

Shkarkoni raspbian stretch me imazh desktop nga faqja e internetit e mjedrës pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Pastaj futni kartën e kujtesës në laptopin tuaj dhe digjni imazhin raspbian duke përdorur mjetin etcher

Shkarkoni etcherin nga këtu

Pasi të keni djegur figurën, futeni kartën e kujtesës në pi tuaj të mjedrës dhe ndizeni atë në mjedër

Hapi 2: Vendosja e Hapjes

Pas procesit të nisjes hapni terminalin dhe ndiqni hapat për të instaluar opencv dhe ngritjen e mjedisit virtual për opencv

Hapat:

1. Sa herë që filloni ndonjë instalim të ri është më mirë të azhurnoni paketat ekzistuese

$ sudo apt-merrni përditësim

$ sudo apt-get upgrade

Koha: 2m 30 sek

2. Pastaj instaloni mjetet e zhvilluesit

$ sudo apt-get install install-thelbësore cmake pkg-config

Koha: 50 sekonda

3. Tani kapni paketat e nevojshme I/O të imazhit

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

Koha: 37 sekonda

4. Paketat video I/O

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

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

Koha: 36 sekonda

5. Instaloni zhvillimin e GTK

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Koha: 2m 57s

6. Paketat e optimizimit

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

Koha: 1 min

7. Tani instaloni python 2.7 nëse nuk është aty. Në rastin tim ai ishte instaluar tashmë, por ende kontrolloni

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Koha: 55 sekonda

8. Tani shkarkoni burimin opencv dhe zbërtheni atë

$ cd

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Koha: 1m 58 sek

9. Shkarkimi i depove të opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Koha: 1m 5 sekonda

10. Tani opencv dhe opencv_contrib janë zgjeruar fshini skedarët e tyre zip për të kursyer pak hapësirë

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Koha: 2 sekonda

11. Tani instaloni pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Koha: 50 sekonda

12. Instaloni virtualenv dhe virtualenvwrapper, kjo do të na lejojë të krijojmë mjedise të veçanta, të izoluara python për projektet tona të ardhshme

$ sudo pip instaloni virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Koha: 30 sek

13. Pas atij instalimi, hapni of/.profile

$ nano./.profil

dhe shtoni këto rreshta në fund të skedarit

# virtualenv dhe virtualenvwrapper

eksport WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs burimi /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Tani buroni profilin tuaj ~/. Për të ringarkuar ndryshimet

$ burimi ~/.profili

Koha: 20 sekonda

14. Tani krijoni një env virtuale python të quajtur cv

cv $ mkvirtualenv

Koha: 10 sekonda

15. Hapi tjetër është instalimi i numpy. Kjo do të zgjasë të paktën gjysmë ore, kështu që mund të pini kafe dhe sanduiçe

$ pip install numpy

Koha: 36m

16. Tani përpiloni dhe instaloni opencv dhe sigurohuni që jeni në mjedis virtual cv duke përdorur këtë komandë

cv $ workon

dhe pastaj konfiguroni ndërtimin duke përdorur Cmake

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir build $ cd build $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE / -D CMAKE_INSTALL_PREFIX =/usr/local / -D INSTALL_C_EXAMPLES = ON / -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON_OC_POD_OF_PC_OC_POD_CAP_CARE_ -OP/POWER_OC D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = FIKUR..

Koha: 5 minuta

17. Tani build është i konfiguruar, ekzekutoni make për të filluar procesin e përpilimit. Kjo do të marrë një kohë kështu që ju mund ta lini këtë të funksionojë brenda natës

$ bëjë

Në rastin tim 'make' më hodhi një gabim i cili lidhej me ffpmeg. Pas shumë kërkimesh gjeta zgjidhjen. Shkoni te dosja opencv 3.0 pastaj modulet pastaj brenda videoio shkoni te src dhe zëvendësoni cap_ffpmeg_impl.hpp me këtë skedar

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp dhe vrapo përsëri

Koha: 13 orë

Nëse është përpiluar pa ndonjë gabim, instalojeni në mjedër pi duke përdorur:

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Koha: 2 min 30 sek

18. Pas përfundimit të hapit 17 lidhjet tuaja opencv duhet të jenë në /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Verifikoni këtë duke përdorur këtë

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

gjithsej 1549 -rw-r-r-- 1 staf rrënjë 1677024 dhjetor 3 09:44 cv2.so

19. Tani e vetmja gjë që mbetet është të lidhni sym skedarin cv2.so në drejtorinë e paketave të faqeve të mjedisit cv

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

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

20. Verifikoni instalimin tuaj opencv duke përdorur:

cv $ workon

$ python >>> import cv2 >>> cv2._ version_ '3.0.0' >>>

Hapi 3: Zbulimi i fytyrës dhe syve

Tani le të provojmë zbulimin e fytyrës

Gjëja e parë që duhet të bëni është të aktivizoni kamerën duke përdorur:

$ sudo raspi-config

Kjo do të sjellë një ekran konfigurimi. Përdorni çelësat tuaj të shigjetave për të lëvizur poshtë te Opsioni 5: Aktivizoni kamerën, shtypni tastin tuaj të hyrjes për të aktivizuar kamerën dhe pastaj shigjetën poshtë te butoni Finish dhe shtypni enter përsëri. Së fundmi, do t'ju duhet të rindizni Raspberry Pi tuaj që konfigurimi të ndikojë.

Tani instaloni picamera [array] në mjedisin cv. Për këtë sigurohuni që jeni në mjedisin e CV. Nëse keni rindezur pi -në tuaj, për të hyrë përsëri në mjedisin e cv -së thjesht shkruani:

$ burimi ~/.profili

cv $ workon

Tani instaloni kamerën pi

$ pip install "picamera [array]"

Drejtoni face-detection-test.py bu duke përdorur:

testi i fytyrës- zbulimit.py

Nëse nxjerr ndonjë gabim, thjesht shkruani këtë komandë para se të ekzekutoni skriptin

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Tani jeni mirë të shkoni për zbulimin e fytyrës. Provoni dhe ndani rezultatet tuaja

Urime!