Обнаружение лица в реальном времени на RaspberryPi-4: 6 шагов (с изображениями)

2025 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2025-01-13 06:58

В этом руководстве мы собираемся выполнять обнаружение лиц в реальном времени на Raspberry Pi 4 с помощью Shunya O / S с использованием библиотеки Shunyaface. Вы можете достичь частоты кадров обнаружения 15-17 на RaspberryPi-4, следуя этому руководству.

Запасы

1. Raspberry Pi 4B (любой вариант)

2. Блок питания, совместимый с Raspberry Pi 4B

3. Карта Micro SD емкостью 8 ГБ или больше

4. Монитор

5. Кабель micro-HDMI

6. Мышь

7. Клавиатура

8. ноутбук или другой компьютер (желательно Ubuntu-16.04) для программирования карты памяти

9. Веб-камера USB

Шаг 1. Установите Shunya OS на Raspberry Pi 4

Вам понадобится ноутбук или компьютер (желательно с Ubuntu-16.04) и устройство для чтения / записи карт micro SD для загрузки карты micro SD с ОС Shunya.

1) Скачайте Shunya OS с официального сайта релиза

2) Прошить Shunya OS на SD-карту, выполнив следующие действия:

i) Щелкните правой кнопкой мыши загруженный zip-файл и выберите «Извлечь здесь».

ii) После распаковки изображения дважды щелкните папку с распакованными изображениями, в которой вы найдете изображение и информацию о выпуске.

iii) Щелкните правой кнопкой мыши изображение (файл.img)

iv) Выберите Открыть с помощью -> Средство записи образа диска.

v) Выберите место назначения как устройство чтения SD-карт

vi) Введите свой пароль

После этого начнется прошивка SD-карты. Наберитесь терпения и дождитесь полной прошивки Sd-карты (100%)

Шаг 2: настройка и подключения

Как показано на картинке выше, вам необходимо сделать следующее:

1) Вставьте карту micro SD в Raspberry Pi 4.

2) Подключите мышь и клавиатуру к Raspberry Pi 4.

3) Подключите монитор к Raspberry Pi 4 через micro-HDMI

4) Подключите веб-камеру USB к Raspberry Pi 4.

5) Подключите кабель питания и включите Raspberry Pi 4.

Это загрузит ОС Shunya на RaspberryPi-4. Первая загрузка может занять некоторое время, поскольку размер файловой системы изменится так, что она займет всю SD-карту. После загрузки ОС вы должны увидеть экран входа в систему. Вот данные для входа:

Имя пользователя: shunya

Пароль: shunya

Шаг 3: Установите Shunyaface (библиотека распознавания лиц)

Чтобы установить Shunyaface, нам нужно подключить RaspberryPi-4 к локальной сети или Wi-Fi.

1. Чтобы подключить RPI-4 к Wi-Fi, используйте следующую команду:

$ sudo nmtui

2. Чтобы установить shunyaface и cmake (зависимость) для компиляции кодов и git (для загрузки фактического кода), введите следующую команду:

$ sudo opkg update && sudo opkg install shunyaface cmake git

Примечание. Установка может занять около 5-6 минут в зависимости от скорости вашего интернета

Шаг 4. Загрузите код

Код доступен на гитхабе. Вы можете скачать его с помощью следующей команды:

$ git clone

Пояснение к коду:

Данный код непрерывно захватывает кадры с помощью функции Opencv VideoCapture. Эти кадры передаются функции обнаружения Shunyaface, которая, в свою очередь, возвращает кадры с ограничивающей рамкой, нанесенной на лицо, и точками, нанесенными на глаза, нос и конечные точки губ. Чтобы выйти из кода, нажмите кнопку «q». После нажатия «q» на терминале отобразится выходной FPS.

Шаг 5: скомпилируйте код

Для компиляции кода используйте следующую команду:

$ cd примеры / пример-facedetect

$./setup.sh

Шаг 6: запустите код

После того, как вы скомпилировали код, вы можете запустить его с помощью команды.

$./build/facedetect

Теперь вы должны увидеть открытое окно. Всякий раз, когда лицо находится перед камерой, оно будет отображать ограничивающую рамку, и она будет видна пользователю в открывшемся окне.

Поздравляю. Вы успешно завершили обнаружение лиц во время чтения на RaspberryPi-4 с использованием глубокого обучения. Если вам нравится этот учебник, пожалуйста, поделитесь учебником и отметьте наш репозиторий github, указанный здесь.