Wykrywanie twarzy i oczu za pomocą Raspberry Pi Zero i Opencv: 3 kroki

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:32

W tej instrukcji pokażę, jak można wykryć twarz i oczy za pomocą raspberry pi i opencv. To jest moja pierwsza instrukcja na opencv. Śledziłem wiele samouczków, aby skonfigurować otwarte cv w malinowym, ale za każdym razem napotykałem pewne błędy. W każdym razie rozwiązałem te błędy i pomyślałem, że napiszę instrukcje, aby wszyscy inni mogli go zainstalować bez żadnych trudności

Wymagane rzeczy:

1. Raspberry pi zero

2. Karta SD

3. Moduł kamery

Ten proces instalacji zajmie ponad 13 godzin, więc odpowiednio zaplanuj instalację

Krok 1: Pobierz i zainstaluj obraz Raspbian

Pobierz raspbian stretch z obrazem pulpitu ze strony raspberry pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Następnie włóż kartę pamięci do laptopa i wypal obraz raspbian za pomocą narzędzia do wytrawiania

Pobierz ethcher stąd

Po wypaleniu obrazu podłącz kartę pamięci do Raspberry Pi i włącz Raspberry

Krok 2: Konfiguracja Opencv

Po uruchomieniu otwórz terminal i postępuj zgodnie z instrukcjami, aby zainstalować opencv i skonfigurować środowisko wirtualne dla opencv

Kroki:

1. Za każdym razem, gdy zaczynasz nową instalację, lepiej zaktualizować istniejące pakiety

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

Czas: 2m 30 sekund

2. Następnie zainstaluj narzędzia programistyczne

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

Czas: 50 sekund

3. Teraz pobierz niezbędne pakiety we/wy obrazu

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

Czas: 37 s

4. Pakiety we/wy wideo

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

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

Czas: 36 s

5. Zainstaluj program GTK

$ sudo apt-get zainstaluj libgtk2.0-dev

Czas: 2m 57s

6. Pakiety optymalizacyjne

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

Czas: 1 min

7. Teraz zainstaluj Pythona 2.7, jeśli go tam nie ma. W moim przypadku był już zainstalowany, ale nadal sprawdzam

$ sudo apt-get zainstaluj python2.7-dev

Czas: 55 s

8. Teraz pobierz źródło opencv i rozpakuj je

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ rozpakuj opencv.zip

Czas: 1m 58 s

9. Pobieranie repozytorium opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ rozpakuj opencv_contrib.zip

Czas: 1m 5sek

10. Teraz opencv i opencv_contrib zostały rozszerzone, usuń ich pliki zip, aby zaoszczędzić trochę miejsca

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Czas: 2 sekundy

11. Teraz zainstaluj pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Czas: 50 sekund

12. Zainstaluj virtualenv i virtualenvwrapper, co pozwoli nam tworzyć oddzielne, izolowane środowiska Pythona dla naszych przyszłych projektów

$ sudo pip zainstaluj virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Czas: 30 sekund

13. Po tej instalacji otwórz ~/.profile

$ nano ~/.profil

i dodaj te linie na dole pliku

# virtualenv i virtualenvwrapper

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

Teraz pobierz plik ~/.profile, aby ponownie załadować zmiany

$ źródło ~/.profil

Czas: 20 sekund

14. Teraz utwórz wirtualne środowisko Pythona o nazwie cv

$ mkvirtualenv cv

Czas: 10 sekund

15. Następnym krokiem jest zainstalowanie numpy. Zajmie to co najmniej pół godziny, więc możesz napić się kawy i kanapek?

$ pip zainstaluj numpy

Czas: 36m

16. Teraz skompiluj i zainstaluj opencv i upewnij się, że jesteś w wirtualnym środowisku cv, używając tego polecenia

$ workon cv

a następnie skonfiguruj kompilację za pomocą 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_MODULES_PREFIX -. D BUILD_EXAMPLES=WŁ -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=WYŁ..

Czas: 5 minut

17. Teraz kompilacja jest ustawiona, uruchom make, aby rozpocząć proces kompilacji. To zajmie trochę czasu, więc możesz pozwolić temu biegać przez noc?

$ zrobić

W moim przypadku 'make' wyrzucił mi jeden błąd związany z ffpmeg. Po wielu poszukiwaniach znalazłem rozwiązanie. Przejdź do folderu opencv 3.0, następnie moduły, a następnie do wideoio przejdź do src i zastąp cap_ffpmeg_impl.hpp tym plikiem

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp i ponownie uruchom make

Czas: 13 godzin

Jeśli jest skompilowany bez żadnych błędów, zainstaluj go na raspberry pi używając:

$ sudo make zainstaluj

$ sudo ldconfig

Czas: 2 min 30 sek

18. Po wykonaniu kroku 17 twoje powiązania opencv powinny znajdować się w /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Zweryfikuj to za pomocą tego

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

łącznie 1549 -rw-r--r-- 1 główny personel 1677024 3 grudnia 09:44 cv2.so

19. Teraz pozostało już tylko dowiązanie symboliczne pliku cv2.so do katalogu site-packages środowiska cv

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

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

20. Zweryfikuj swoją instalację opencv za pomocą:

$ workon cv

$ python >>> import cv2 >>> cv2._version_ '3.0.0' >>>

Krok 3: Wykrywanie twarzy i oczu

Teraz spróbujmy wykrywania twarzy

Pierwszą rzeczą do zrobienia jest włączenie aparatu za pomocą:

$ sudo raspi-config

Spowoduje to wyświetlenie ekranu konfiguracji. Użyj klawiszy strzałek, aby przewinąć w dół do Opcji 5: Włącz kamerę, naciśnij klawisz Enter, aby włączyć kamerę, a następnie strzałką w dół do przycisku Zakończ i ponownie naciśnij Enter. Na koniec musisz ponownie uruchomić Raspberry Pi, aby konfiguracja zaczęła obowiązywać.

Teraz zainstaluj picamera[array] w środowisku cv. W tym celu upewnij się, że jesteś w środowisku cv. Jeśli zrestartowałeś swoje pi, aby wejść ponownie w środowisku cv, po prostu wpisz:

$ źródło ~/.profil

$ workon cv

Teraz zainstaluj kamerę pi

$ pip install "picamera[tablica]"

Uruchom bu face-detekcja-test.py za pomocą:

python test-wykrywania twarzy.py

Jeśli wyrzuci jakiś błąd, po prostu wpisz to polecenie przed wykonaniem skryptu

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Teraz możesz przejść do wykrywania twarzy. Wypróbuj i podziel się swoimi wynikami

Pozdrawiam!