Cuprins:
Video: Pistola de urmărire a feței: 4 pași
2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:44
Acest proiect este o extindere de la proiectul cu pistol cu sârmă cu declanșare laser prezentat aici - https://www.instructables.com/id/Building-a-Sentry-Gun-with-Laser-Trip-Wire-System-/?ALLSTEPS Singurul diferența este că arma nu va fi declanșată de laser, ci de o față. Practic, acest proiect combină urmărirea feței și pistolul cu sârmă de declanșare cu laser, deci un pistol de urmărire a feței. Algoritmul utilizat pentru urmărirea feței este similar cu cel realizat de techbitar - https://www.instructables.com/id/Face-detection-and-tracking-with-Arduino-and-OpenC/?ALLSTEPS Pentru a implementa face de urmărire, se folosește openCV. OpenCV (open source computer vision) este o bibliotecă de funcții de programare pentru viziune computerizată în timp real. Biblioteca lor poate fi găsită:
Pasul 1:
În primul rând, montați camera web pe pistol. Am folosit o cravată pentru a le lega împreună.
Pasul 2: Configurarea Microsoft Visual C ++ pentru OpenCV
Înainte de configurare, voi scrie acest ghid pe baza faptului că folosesc un sistem de operare cu fereastră pe 32 de biți. Nu sunt sigur dacă funcționează pentru 64 de biți, dar nu ezitați să încercați. Mai întâi, descărcați OpenCV de pe https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/. Extrageți-l în directorul C: / root. Aș recomanda redenumirea acestuia la OpenCV2.4.0 deoarece voi stabili căi în conformitate cu acesta. După aceasta, trebuie să setăm calea în variabilele de mediu Windows la directorul bin al OpenCV. Pentru a face acest lucru, accesați Panoul de control - Sistem și securitate - Sistem - Setări avansate de sistem - Variabile de mediu. Sub „Variabile de sistem”, căutați „Calea”. Faceți dublu clic pe acesta și adăugați „; C: / OpenCV2.4.0 / build / x86 / vc10 / bin”. ps Dacă poți vedea punctul și virgula la început, nu visezi. Trebuie să-l pui și tu. Un singur lucru mi-a cauzat multe probleme înainte. În al doilea rând, descărcați Visual Studio dacă nu îl aveți deja de la https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=12752. HO HO HO…. Suntem gata să creăm un proiect. ahem, sry, iubesc OP prea mult. Așa că mergeți la studio vizual și faceți clic pe „Proiect nou”. Selectați aplicația consolei win32 și introduceți numele proiectului dvs. Se va deschide o fereastră, faceți clic pe următorul și selectați „Proiect gol” sub opțiuni suplimentare și faceți clic pe Terminare. În exploratorul de soluții, faceți clic dreapta pe Fișiere sursă Adăugați element nou. Selectați fișierul C ++ și introduceți numele dvs. și faceți clic pe adăugare. Acum accesați Computerul meu și deschideți „C: / OpenCV2.4.0 / samples / c” și deschideți facesetect.cpp. Copiați codul și lipiți-l în fișierul C ++ nou creat. Veți vedea că există o grămadă de linii roșii, deoarece Visual studio nu este capabil să localizeze încă funcțiile și bibliotecile. Deci, pentru a face acest lucru, accesați Project- Properties (Alt + F7). Aici, ar trebui să selectăm Toate configurațiile din caseta verticală Configurare. Apoi selectați C / C ++ General Include Directoare și adăugați „C: / OpenCV2.4.0 / build / include”. Apoi, selectați Linker General Additional Directory Directory și adăugați „C: / OpenCV2.4.0 / build / x86 / vc10 / lib”. După aceea, selectați Linker Input Dependențe suplimentare și adăugați acolo numele fișierelor bibliotecii necesare. Câteva exemple: opencv_calib3d240.lib, opencv_contrib240.lib, opencv_core240.lib, opencv_features2d240.lib, opencv_gpu240.lib opencv_flann240.lib, opencv_haartraining_engine.lib, opencv_highgui240.lib, opencv_imgproc240.lib, opencv_legacy240.lib, opencv_ml240.lib, opencv_objdetect240.lib, opencv_ts240.lib, opencv_video240.lib Acestea sunt versiunile de lansare ale fișierelor lib, dacă adăugați sufixul „d” la numele fișierului, acesta devine versiunea de depanare, de ex. opencv_core240.lib - versiunea de lansare, opencv_core240d.lib - versiunea de depanare. Tocmai am ales Toate configurațiile, așa că, după adăugarea fișierelor lib necesare, ar trebui să schimbăm configurația pentru a depana și adăuga sufixul „d” la fișierele lib. Rețineți că acestea nu sunt toate fișierele bibliotecii disponibile pentru dvs. Pentru a le vedea pe toate, accesați „C: / OpenCV2.4.0 / build / x86 / vc10 / lib”. Apoi accesați https://threadingbuildingblocks.org/ver.php?fid=171 și descărcați tbb30_20110427oss_win.zip. După ce l-ați descărcat și dezarhivat, schimbați numele directorului din „tbb30_20110427oss” în „tbb”. Apoi accesați Computerul meu și „C: / OpenCV2.4.0 / build / common”. Există un alt director tbb, redenumiți-l ca „tbb_old” pentru backup. Apoi copiați directorul tbb nou descărcat și redenumit în această locație „C: / OpenCV2.4.0 / build / common”. De asemenea, trebuie să adăugăm directorul bin al locației tbb la calea din variabilele de mediu. Deci, accesați Panoul de control Sistem și sistem de securitate Setări avansate de sistem Variabile de mediu și găsiți Calea în secțiunea Variabile de sistem, apoi adăugați „; C: / OpenCV2.4.0 / build / common / tbb / bin / ia32 / vc10.
Pasul 3: Software necesar
OpenCV v2.4.0: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.0/ Serial C ++ Library for Win32 (de Thierry Schneider): https://www.tetraedre.ch/advanced/ serial.php Cod pentru arduino: https://snipt.org/vvfe0 Cod C ++ pentru urmărirea feței:
Recomandat:
Detectarea feței pe Raspberry Pi 4B în 3 pași: 3 pași
Detectarea feței pe Raspberry Pi 4B în 3 pași: În acest instructabil vom efectua detectarea feței pe Raspberry Pi 4 cu Shunya O / S folosind Biblioteca Shunyaface. Shunyaface este o bibliotecă de recunoaștere / detectare a feței. Proiectul își propune să obțină cea mai rapidă viteză de detectare și recunoaștere cu
Abellcadabra (Sistem de blocare a ușii cu recunoaștere a feței): 9 pași
Abellcadabra (Face Recognition Door Lock System): Așezat în timpul carantinei, am încercat să găsesc o modalitate de a ucide timpul construind recunoașterea feței pentru ușa casei. Am numit-o Abellcadabra - care este combinația dintre Abracadabra, o frază magică cu sonerie pe care o iau doar clopotul. LAUGH OUT LOUD
ATtiny85 Urmărire și programare urmărire activități vibrante purtabile ATtiny85 cu Arduino Uno: 4 pași (cu imagini)
ATtiny85 Ceas și programare de urmărire a activității vibrante purtabile ATtiny85 Cu Arduino Uno: Cum să faci ceasul de urmărire a activității purtabil? Acesta este un gadget portabil conceput pentru a vibra atunci când detectează stagnarea. Îți petreci cea mai mare parte a timpului pe computer ca mine? Stai ore în șir fără să-ți dai seama? Atunci acest dispozitiv este f
Urmărire și urmărire pentru magazine mici: 9 pași (cu imagini)
Urmărire și urmărire pentru magazine mici: Acesta este un sistem creat pentru magazinele mici care se presupune că se montează pe biciclete electrice sau scutere electronice pentru livrări la distanță scurtă, de exemplu o brutărie care dorește să livreze produse de patiserie. Ce înseamnă urmărirea și urmărirea? Urmărirea și urmărirea este un sistem utilizat de ca
Dispozitiv de urmărire a feței! Python și Arduino: 5 pași
Dispozitiv de urmărire a feței! Python și Arduino: Bună ziua tuturor, citind acest instructable. Acesta este un dispozitiv de urmărire a feței care funcționează pe o bibliotecă Python numită OpenCV. CV înseamnă „Computer Vision”. Apoi am configurat o interfață serială între computerul meu și Arduino UNO. Deci asta înseamnă asta