Обнаружение лица и глаз с Raspberry Pi Zero и Opencv: 3 шага

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:53

В этом руководстве я покажу, как вы можете определять лицо и глаза с помощью raspberry pi и opencv. Это мое первое руководство по opencv. Я следовал многим руководствам по настройке open cv в raspberry, но каждый раз сталкивался с некоторыми ошибками. Как бы то ни было, я решил эти ошибки и подумал написать инструкции, чтобы все остальные могли установить его без каких-либо трудностей.

Требуется:

1. Raspberry pi zero

2. SD-карта

3. Модуль камеры

Этот процесс установки займет более 13 часов, поэтому спланируйте установку соответствующим образом.

Шаг 1. Загрузите и установите образ Raspbian

Загрузите raspbian stretch с изображением рабочего стола с веб-сайта raspberry pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Затем вставьте карту памяти в свой ноутбук и запишите образ raspbian с помощью инструмента etcher

Скачайте ethcher отсюда

После записи образа вставьте карту памяти в raspberry pi и включите raspberry

Шаг 2: Настройка Opencv

После процесса загрузки откройте терминал и следуйте инструкциям по установке opencv и настройке виртуальной среды для opencv.

Шаги:

1. Каждый раз, когда вы запускаете новую установку, лучше обновить существующие пакеты.

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

Время: 2м 30 сек

2. Затем установите инструменты разработчика.

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

Время: 50 сек.

3. Теперь возьмите необходимые пакеты ввода-вывода образа.

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

Время: 37 сек.

4. Пакеты ввода / вывода видео

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

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

Время: 36 сек.

5. Установите разработку GTK.

$ sudo apt-get установить libgtk2.0-dev

Время: 2 мин. 57 сек.

6. Пакеты оптимизации

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

Время: 1 мин.

7. Теперь установите python 2.7, если его там нет. В моем случае он уже был установлен, но все еще проверяю

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Время: 55 сек.

8. Теперь загрузите исходный код opencv и разархивируйте его.

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Время: 1 мин. 58 сек.

9. Скачивание репозитория opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Время: 1 мин. 5 сек.

10. Теперь opencv и opencv_contrib были расширены. Удалите их zip-файлы, чтобы сэкономить место.

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Время: 2 сек.

11. Теперь установите pip.

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Время: 50 сек.

12. Установите virtualenv и virtualenvwrapper, это позволит нам создавать отдельные изолированные среды Python для наших будущих проектов.

$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~ /.cache / пип

Время: 30 сек.

13. После этой установки откройте ~ /.profile.

$ nano ~ /.profile

и добавьте эти строки в конец файла

# virtualenv и virtualenvwrapper

экспорт WORKON_HOME = $ HOME /.virtualenvs источник /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Теперь создайте свой ~ /.profile, чтобы перезагрузить изменения.

$ source ~ /.profile

Время: 20 сек.

14. Теперь создайте виртуальную среду Python с именем cv.

$ mkvirtualenv cv

Время: 10 сек.

15. Следующим шагом будет установка numpy. Это займет не менее получаса, чтобы вы могли выпить кофе и бутерброды.

$ pip install numpy

Время: 36м.

16. Теперь скомпилируйте и установите opencv и убедитесь, что вы находитесь в виртуальной среде cv, используя эту команду.

$ workon cv

а затем настройте сборку с помощью 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 OPENCVRrib_EXTRA-open_PAT_MODUES / 3.0 / open_PAT_MODE_CONT_RUB_EXTRA-open_PAT_MOD / OPENCVRIB_EXTR-open_PA D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF..

Время: 5 минут

17. Теперь сборка настроена, запустите make, чтобы начать процесс компиляции. Это займет некоторое время, так что вы можете позволить этому поработать на ночь

$ make

В моем случае make выкинул мне одну ошибку, связанную с ffpmeg. После долгих поисков я нашел решение. Перейдите в папку opencv 3.0, затем модули, затем внутри videoio перейдите в src и замените cap_ffpmeg_impl.hpp этим файлом

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp и снова запустите make

Время: 13 часов

Если он скомпилирован без ошибок, установите его на raspberry pi, используя:

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Время: 2 мин 30 сек

18. После выполнения шага 17 ваши привязки opencv должны быть в /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Проверьте это с помощью этого

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

всего 1549 -rw-r - r-- 1 корневой штат 1677024 3 дек 09:44 cv2.so

19. Теперь осталось только создать символьную ссылку на файл cv2.so в директорию site-packages в среде cv.

$ cd ~ /.virtualenvs / cv / lib / python2.7 / сайт-пакеты /

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

20. Проверьте установку opencv, используя:

$ workon cv

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

Шаг 3: Обнаружение лица и глаз

А теперь попробуем распознавание лиц

Первое, что нужно сделать, это включить камеру, используя:

$ sudo raspi-config

Это вызовет экран конфигурации. С помощью клавиш со стрелками прокрутите вниз до Варианта 5: Включить камеру, нажмите клавишу ввода, чтобы включить камеру, затем перейдите к кнопке Готово и нажмите Enter еще раз. Наконец, вам необходимо перезагрузить Raspberry Pi, чтобы конфигурация вступила в силу.

Теперь установите picamera [array] в среду cv. Для этого убедитесь, что вы находитесь в среде cv. Если вы перезагрузили свой пи, чтобы снова войти в среду cv, просто введите:

$ source ~ /.profile

$ workon cv

Теперь установите пи-камеру

$ pip install "picamera [array]"

Запустите файл face-detection-test.py, используя:

Python Face-detection-test.py

Если это вызывает ошибку, просто введите эту команду перед выполнением скрипта.

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Теперь можно приступить к распознаванию лиц. Попробуйте поделиться своими результатами

Ваше здоровье!