Detectarea feței și a ochilor cu Raspberry Pi Zero și Opencv: 3 pași

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:46

În acest instructable voi arăta cum puteți detecta fața și ochii folosind zmeură pi și opencv. Acesta este primul meu instructable pe opencv. Am urmat multe tutoriale pentru a configura cv deschis în zmeură, dar de fiecare dată am lovit cu unele erori. Oricum am rezolvat aceste erori și m-am gândit să scriu instructabil, astfel încât toți ceilalți să îl poată instala fără nicio dificultate

Lucruri necesare:

1. Zmeură pi zero

2. Card SD

3. Modulul camerei

Acest proces de instalare va dura mai mult de 13 ore, deci planificați instalarea în consecință

Pasul 1: Descărcați și instalați Raspbian Image

Descărcați raspbian stretch cu imagine desktop de pe site-ul web raspberry pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Apoi introduceți cardul de memorie în laptop și ardeți imaginea raspbian folosind instrumentul de gravat

Descărcați etcherul de aici

După arderea imaginii, conectați cardul de memorie la raspberry pi și porniți zmeura

Pasul 2: Configurarea Opencv

După procesul de boot, deschideți terminalul și urmați pașii pentru instalarea opencv și configurarea mediului virtual pentru opencv

Pași:

1. De fiecare dată când începeți o nouă instalare, este mai bine să faceți upgrade pachetelor existente

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

Timp: 2m 30 sec

2. Apoi instalați instrumentele pentru dezvoltatori

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

Timp: 50 sec

3. Acum apucați pachetele de imagini I / O necesare

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

Timp: 37 sec

4. Pachete I / O video

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

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

Timp: 36 sec

5. Instalați pachetul GTK

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Timp: 2m 57s

6. Pachete de optimizare

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

Timp: 1 min

7. Acum instalați python 2.7 dacă nu este acolo. În cazul meu a fost deja instalat, dar tot verifică

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Timp: 55 sec

8. Acum descărcați sursa opencv și dezarhivați-o

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ dezarhivați opencv.zip

Timp: 1m 58 sec

9. Descărcarea depozitului opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Timp: 1m 5sec

10. Acum opencv și opencv_contrib au fost extinse ștergeți fișierele zip pentru a economisi spațiu

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Timp: 2 sec

11. Acum instalați pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Timp: 50 sec

12. Instalați virtualenv și virtualenvwrapper, acest lucru ne va permite să creăm medii piton separate, izolate pentru proiectele noastre viitoare

$ sudo pip instala virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~ /.cache / pip

Timp: 30 sec

13. După acea instalare, deschideți ~ /.profile

$ nano ~ /.profile

și adăugați aceste linii în partea de jos a fișierului

# virtualenv și virtualenvwrapper

export WORKON_HOME = $ HOME /.virtualenvs sursă /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Acum, descărcați-vă profilul ~ /.pentru a reîncărca modificările

$ source ~ /.profile

Timp: 20 sec

14. Acum creați un env virtual python numit cv

$ mkvirtualenv cv

Timp: 10 sec

15. Următorul pas este instalarea numpy. Aceasta va dura cel puțin o jumătate de oră, astfel încât să puteți bea niște cafea și sandvișuri

$ pip instalează numpy

Timp: 36m

16. Acum compilați și instalați opencv și asigurați-vă că sunteți în mediul virtual cv folosind această comandă

$ workon cv

și apoi configurați construirea folosind 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 / -D OPENCV_EXTRA_EXPRAV_EXTRA D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF..

Timp: 5 minute

17. Acum build-ul este configurat, rulați make pentru a începe procesul de compilare. Va dura ceva timp, astfel încât să puteți lăsa să ruleze peste noapte

$ make

În cazul meu „make” mi-a aruncat o eroare legată de ffpmeg. După multe căutări, am găsit soluția. Mergeți la folderul opencv 3.0 apoi module apoi în interiorul videoio mergeți la src și înlocuiți cap_ffpmeg_impl.hpp cu acest fișier

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp și rulați make make again

Timp: 13 ore

Dacă este compilat fără nicio eroare, instalați-l pe raspberry pi folosind:

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Timp: 2 min 30 sec

18. După parcurgerea pasului 17, legăturile dvs. opencv ar trebui să fie în /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Verificați acest lucru folosind acesta

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

total 1549 -rw-r - r-- 1 baston rădăcină 1677024 3 dec 09:44 cv2.so

19. Acum rămâne doar să legați simbolic fișierul cv2.so în directorul site-packages al mediului cv

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

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

20. Verificați instalarea opencv utilizând:

$ workon cv

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

Pasul 3: Detectarea feței și a ochilor

Acum, să încercăm detectarea feței

Primul lucru de făcut este să activați camera foto folosind:

$ sudo raspi-config

Aceasta va afișa un ecran de configurare. Folosiți tastele săgeți pentru a derula până la Opțiunea 5: Activați camera, apăsați tasta Enter pentru a activa camera, apoi săgeata în jos până la butonul Finalizare și apăsați din nou Enter. În cele din urmă, va trebui să reporniți Raspberry Pi pentru ca configurația să aibă efect.

Acum instalați picamera [matrice] în mediul cv. Pentru aceasta, asigurați-vă că vă aflați în mediul cv. Dacă ați repornit pi-ul, pentru a intra din nou în mediul CV, tastați:

$ source ~ /.profile

$ workon cv

Acum instalați camera pi

$ pip instala "picamera [array]"

Rulați face-detection-test.py bu utilizând:

python face-detection-test.py

Dacă aruncă vreo eroare, tastați această comandă înainte de a executa scriptul

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Acum sunteți bine să mergeți la detectarea feței. Încercați și împărtășiți rezultatele

Noroc!