Wykrywanie twarzy w czasie rzeczywistym na RaspberryPi-4: 6 kroków (ze zdjęciami)

2025 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2025-01-13 06:58

W tym Instructable zamierzamy przeprowadzić wykrywanie twarzy w czasie rzeczywistym na Raspberry Pi 4 z Shunya O/S przy użyciu biblioteki Shunyaface. Możesz osiągnąć szybkość wykrywania klatek 15-17 na RaspberryPi-4, postępując zgodnie z tym samouczkiem.

Kieszonkowe dzieci

1. Raspberry Pi 4B (dowolny wariant)

2. Zasilacz zgodny z Raspberry Pi 4B

3. Karta micro SD o pojemności 8 GB lub większej

4. Monitoruj

5. Kabel micro-HDMI

6. Mysz

7. Klawiatura

8. laptop lub inny komputer (najlepiej Ubuntu-16.04) do zaprogramowania karty pamięci;

9. Kamera internetowa USB

Krok 1: Zainstaluj Shunya OS na Raspberry Pi 4

Będziesz potrzebował laptopa lub komputera (najlepiej z Ubuntu-16.04) i czytnika/adaptera kart micro SD, aby załadować kartę micro SD z Shunya OS.

1) Pobierz Shunya OS z oficjalnej strony wydań

2) Flash Shunya OS na karcie SD, wykonując poniższe czynności:

i) Kliknij prawym przyciskiem myszy pobrany plik zip i wybierz Wyodrębnij tutaj

ii) Po rozpakowaniu obrazu kliknij dwukrotnie folder rozpakowanego obrazu, w którym znajdziesz obraz i informacje o wydaniu

iii) Kliknij prawym przyciskiem myszy obraz (plik.img)

iv) Wybierz Otwórz za pomocą -> Zapis obrazu dysku

v) Wybierz miejsce docelowe jako czytnik kart SD

vi) Wpisz swoje hasło

Rozpocznie się flashowanie karty SD. Bądź cierpliwy i poczekaj, aż karta SD zostanie całkowicie sflashowana (100%)

Krok 2: Konfiguracja i połączenia

Jak pokazano na powyższym obrazku, musisz wykonać następujące czynności:

1) Włóż kartę micro SD do Raspberry Pi 4.

2) Podłącz mysz i klawiaturę do Raspberry Pi 4.

3) Podłącz Monitor do Raspberry Pi 4 przez micro-HDMI

4) Podłącz kamerę internetową USB do Raspberry Pi 4

5) Podłącz kabel zasilający i włącz Raspberry Pi 4.

Spowoduje to uruchomienie Shunya OS na RaspberryPi-4. Pierwsze uruchomienie może zająć trochę czasu, ponieważ system plików zmieni rozmiar, aby zająć całą kartę SD. Po uruchomieniu systemu operacyjnego powinieneś zobaczyć ekran logowania. Oto dane logowania:

Nazwa użytkownika: shunya

Hasło: shunya

Krok 3: Zainstaluj Shunyaface (biblioteka wykrywania/rozpoznawania twarzy)

Aby zainstalować Shunyaface musimy podłączyć RaspberryPi-4 do sieci lan lub wifi

1. Aby podłączyć RPI-4 do Wi-Fi użyj następującego polecenia:

$ sudo nmtui

2. Aby zainstalować shunyaface i cmake (zależność) do kompilacji kodów i git (do pobrania aktualnego kodu), wpisz następujące polecenie:

$ sudo opkg aktualizacja && sudo opkg zainstaluj shunyaface cmake git

Uwaga: instalacja może zająć około 5-6 minut w zależności od szybkości połączenia internetowego

Krok 4: Pobierz kod

Kod jest dostępny na githubie. Możesz go pobrać za pomocą następującego polecenia:

$ klon git

Wyjaśnienie kodu:

Podany kod przechwytuje klatki w sposób ciągły przy użyciu funkcji VideoCapture Opencv. Te ramki są przekazywane do funkcji wykrywania Shunyaface, która z kolei zwraca ramki z obwiednią narysowaną na twarzy i kropkami naniesionymi na oczy, nos i punkty końcowe ust. Aby wyjść z kodu, naciśnij przycisk „q”. Po naciśnięciu "q" na terminalu wyświetlany jest wynik FPS.

Krok 5: Skompiluj kod

Aby skompilować kod, użyj następującego polecenia:

$ cd przykłady/przykład-wykrywanie twarzy

$./setup.sh

Krok 6: Uruchom kod

Po skompilowaniu kodu możesz go uruchomić za pomocą polecenia.

$./budowa/wykrywanie twarzy

Powinieneś teraz zobaczyć otwarte okno. Za każdym razem, gdy twarz znajduje się przed kamerą, wykreśli obwiednię i będzie widoczna dla użytkownika w otwartym oknie.

Gratulacje. Udało Ci się pomyślnie ukończyć wykrywanie twarzy w czasie odczytu na RaspberryPi-4 za pomocą uczenia głębokiego. Jeśli podoba Ci się ten samouczek, polub, udostępnij samouczek i oznacz nasze repozytorium github podane tutaj.