Оглавление:
- Запасы
- Шаг 1. Установите Shunya OS на Raspberry Pi 4
- Шаг 2: Установите Shunyaface
- Шаг 3: пример кода и вывода
Видео: Распознавание лиц на Raspberry Pi 4B за 3 шага: 3 шага
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:48
В этом руководстве мы собираемся выполнить обнаружение лиц на Raspberry Pi 4 с помощью Shunya O / S с использованием библиотеки Shunyaface. Shunyaface - это библиотека распознавания / обнаружения лиц. Проект направлен на достижение максимальной скорости обнаружения и распознавания с помощью оборудования с низким энергопотреблением, чтобы энтузиасты, такие как вы, могли быстрее воплотить в жизнь проекты искусственного интеллекта своей мечты.
Запасы
Raspberry Pi 4B (любой вариант)
Блок питания, совместимый с Raspberry Pi 4B
Карта Micro SD емкостью 8 ГБ или больше
Монитор
кабель micro-HDMI
Мышь
Клавиатура
ноутбук или другой компьютер для программирования карты памяти
Шаг 1. Установите Shunya OS на Raspberry Pi 4
Вам понадобится ноутбук или компьютер с картридером / адаптером micro SD, чтобы загрузить на карту micro SD с Shunya OS.
Скачайте Shunya OS с официального сайта релиза
Перепрограммируйте Shunya OS на SD-карту, используя шаги, указанные здесь: Перепрограммируйте Shunya OS на Raspberry Pi 4.
Вставьте карту micro SD в Raspberry Pi 4.
Подключите мышь и клавиатуру к Raspberry Pi 4.
Подключите монитор к Raspberry Pi 4 через micro-HDMI
Подключите кабель питания и включите Raspberry Pi 4.
Raspberry Pi 4 должен загружаться с ОС Shunya.
Шаг 2: Установите Shunyaface
Shunyaface - это библиотека обнаружения / распознавания лиц для всех плат, поддерживаемых Shunya OS.
Чтобы установить Shunyaface, нам нужно подключить его к Wi-Fi.
1. Подключитесь к Wi-Fi с помощью команды:
$ sudo nmtui
2. Установить shunyaface и cmake легко, выполните следующие команды:
$ sudo подходящее обновление
$ sudo apt установить shunyaface cmake
Шаг 3: пример кода и вывода
В приведенном выше коде изображение считывается с помощью функции imread. Этот кадр передается в функцию обнаружения, которая возвращает ограничивающую рамку на лице, а также отображает точки на концах губ и в центре глаз.
Загрузите код вместе с необходимыми файлами, указанными ниже, и распакуйте файлы, используя приведенные ниже команды:
$ tar -xvzf образец-facedetect.tar.gz
$ cd sample-facedetect
Скомпилируйте его с помощью команды
$./setup.sh
Запустите его с помощью команды
$./build/facedetect
Это покажет вам изображение с обнаруженным лицом.
Напишите свой код и скомпилируйте
1. Отредактируйте файл src / facedetect-sample.cpp и добавьте туда свой код.
2. затем запустите эту команду, чтобы скомпилировать и собрать двоичный файл
$./setup.sh
3. Запустите его с помощью команды
$./build/facedetect
Вывод: Shunyaface может помочь вам обнаружить или распознать лицо с помощью нескольких строк кода. Если вам нравится этот учебник, пожалуйста, поделитесь им, а также отметьте наш репозиторий github, указанный здесь
Рекомендуемые:
Обнаружение, обучение и распознавание лиц Opencv: 3 шага
Обнаружение, обучение и распознавание лиц Opencv: OpenCV - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, которая очень популярна для выполнения основных задач обработки изображений, таких как размытие, смешивание изображений, улучшение изображения, а также качество видео, установление пороговых значений и т. Д. В дополнение к обработке изображений, это пров
Распознавание и идентификация лиц - Идентификатор лица Arduino с использованием OpenCV Python и Arduino: 6 шагов
Распознавание и идентификация лиц | Идентификатор лица Arduino с использованием OpenCV Python и Arduino. Распознавание лиц AKA Face ID - одна из самых важных функций мобильных телефонов в настоящее время. Итак, у меня возник вопрос: «Могу ли я иметь идентификатор лица для моего проекта Arduino?» и ответ - да … Мой путь начался следующим образом: Шаг 1: Доступ к нам
Распознавание лиц ESP32 CAM с поддержкой MQTT - Мыслитель ИИ: 4 шага
Распознавание лиц ESP32 CAM с поддержкой MQTT | AI-Thinker: Здравствуйте! Я хотел поделиться своим кодом для проекта, где мне нужно было иметь ESP CAM с распознаванием лиц, который мог бы отправлять данные в MQTT. Так хорошо … после, может быть, 7 часов просмотра нескольких примеров кода и поиска того, что к чему, у меня все готово
Распознавание лиц OpenCV: 4 шага
Распознавание лиц Opencv: распознавание лиц - довольно распространенная вещь в наши дни, во многих приложениях, таких как смартфоны, многие электронные устройства. Этот вид технологии включает в себя множество алгоритмов и инструментов и т. Д., Которые используют некоторые встроенные встроенные платформы SOC, такие как Raspberry
Распознавание лиц + распознавание: 8 шагов (с изображениями)
Обнаружение лиц + распознавание: это простой пример запуска обнаружения и распознавания лиц с помощью OpenCV с камеры. ПРИМЕЧАНИЕ: Я СОЗДАЛ ДАННЫЙ ПРОЕКТ ДЛЯ КОНКУРСА СЕНСОРОВ И ИСПОЛЬЗОВАЛ КАМЕРУ В КАЧЕСТВЕ СЕНСОРА ДЛЯ ОТСЛЕЖИВАНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ. Итак, наша цель В этом сеансе: 1. Установить Anaconda