Raspberry Pi Zero ба Opencv -ийн тусламжтайгаар нүүр ба нүдийг илрүүлэх: 3 алхам

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:05

Энэхүү зааварчилгаанд би бөөрөлзгөнө pi болон opencv ашиглан нүүр, нүдийг хэрхэн яаж илрүүлэхийг харуулах болно. Энэ бол миний opencv дээрх анхны зааварчилгаа юм. Би бөөрөлзгөнө хэл дээр нээлттэй cv -ийг тохируулахын тулд олон хичээлийг дагаж мөрддөг байсан ч гэсэн алдаа гаргадаг байсан. Ямар ч байсан би эдгээр алдааг шийдэж, зааварчилгаа өгөхийг хүссэн бөгөөд ингэснээр бусад хүмүүс үүнийг ямар ч хүндрэлгүйгээр суулгах боломжтой болно

Шаардлагатай зүйл:

1. Raspberry pi zero

2. SD карт

3. Камерын модуль

Энэхүү суулгалтын процесс нь 13 -аас дээш цаг шаардагдах тул уг ажлыг төлөвлөх хэрэгтэй

Алхам 1: Raspbian зургийг унтраагаад суулгаарай

Бөөрөлзгөнө pi вэбсайтаас ширээний дүрс бүхий raspbian strech програмыг татаж аваарай

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Дараа нь санах ойн картыг зөөврийн компьютер дээрээ оруулаад raspbian зургийг etcher хэрэгслийг ашиглан шарна уу

Ethcher -ийг эндээс татаж аваарай

Зургийг шатаасны дараа санах ойн картыг бөөрөлзгөнө рүү залгаад бөөрөлзгөнө асаагаарай

Алхам 2: Opencv -ийг тохируулах

Ачаалах үйл явцын дараа терминалыг нээж, opencv -ийг суулгах, opencv -ийн виртуал орчныг тохируулах алхмуудыг дагана уу

Алхам:

1. Та шинэ суулгацыг эхлүүлэх бүртээ одоо байгаа багцуудыг шинэчлэх нь дээр

$ sudo apt-get шинэчлэлт

$ sudo apt-get шинэчлэлт

Цаг: 2м 30 сек

2. Дараа нь хөгжүүлэгчийн хэрэгслүүдийг суулгаарай

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

Цаг: 50 сек

3. Одоо шаардлагатай зураг I/O багцуудыг аваарай

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

Цаг: 37 сек

4. Видео I/O багцууд

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

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

Цаг: 36 сек

5. GTK -ийн нүхийг суулгах

$ sudo apt-get libgtk2.0-dev суулгана уу

Цаг: 2м 57 сек

6. Оновчлолын багцууд

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

Цаг: 1 мин

7. Одоо байхгүй бол python 2.7 -ийг суулгаарай. Миний хувьд үүнийг аль хэдийн суулгасан байсан ч шалгасан хэвээр байна

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Цаг: 55 сек

8. Одоо opencv эх сурвалжийг татаж аваад задлаарай

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ задлах opencv.zip

Цаг: 1м 58 сек

9. opencv_contrib репозиторыг татаж авч байна

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ задлах opencv_contrib.zip

Цаг: 1м 5сек

10. Одоо opencv болон opencv_contrib -ийг өргөжүүлж, зай хэмнэхийн тулд zip файлуудаа устга

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Цаг: 2 сек

11. Одоо пипийг суулгана уу

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Цаг: 50 сек

12. Virtualenv болон virtualenvwrapper -ийг суулгаснаар бидний ирээдүйн төслүүдэд тусдаа, тусгаарлагдсан питон орчныг бий болгох боломжтой болно.

$ sudo pip virtualenv virtualenvwrapper суулгана уу

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Цаг: 30 сек

13. Энэ суулгацын дараа ~/.profile -ийг нээнэ үү

$ нано ~/.профайл

мөн эдгээр мөрүүдийг файлын доод хэсэгт нэмнэ

# virtualenv ба virtualenvwrapper

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

Өөрчлөлтийг дахин ачаалахын тулд ~/.profile -г эх сурвалжаас аваарай

$ source ~/.profile

Цаг: 20 сек

14. Одоо cv нэртэй python виртуал орчныг үүсгээрэй

$ mkvirtualenv cv

Цаг: 10сек

15. Дараагийн алхам бол numpy суулгах явдал юм. Энэ нь дор хаяж хагас цаг шаардагдах тул та кофе, сэндвич идэж болно

$ pip суулгах numpy

Цаг: 36м

16. Одоо opencv -ийг хөрвүүлж суулгаж, энэ командыг ашиглан cv виртуал орчинд байгаа эсэхийг шалгаарай

$ workon cv

дараа нь Cmake ашиглан бүтцийг тохируулна уу

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir $ 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/OPEN_OD/OPEN_VO_CTR_EXTRA D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF.

Цаг: 5мин

17. Одоо build бол тохиргоо, хөрвүүлэх процессыг эхлүүлэхийн тулд make командыг ажиллуулна уу. Энэ нь хэсэг хугацаа шаардагдах тул та үүнийг нэг шөнийн дотор ажиллуулах боломжтой болно

$ хийх

Миний хувьд "make" надад ffpmeg -тэй холбоотой нэг алдаа гаргасан. Маш их хайсны эцэст шийдлийг нь олсон. Opencv 3.0 фолдер руу ороод дараа нь модулиуд руу ороод дараа нь videoio дотор src руу ороод cap_ffpmeg_impl.hpp файлыг энэ файлаар солино уу.

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp дахин ажиллуулна уу.

Цаг: 13 цаг

Хэрэв үүнийг ямар ч алдаагүй эмхэтгэсэн бол үүнийг ашиглан raspberry pi дээр суулгаарай.

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Цаг: 2 мин 30 сек

18. 17-р алхамыг хийсний дараа таны opencv холболтууд /usr/local/lib/python-2.7/site-packages дотор байх ёстой. Үүнийг ашиглан үүнийг баталгаажуулна уу

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

нийт 1549 -rw-r-r-- 1 root staff 1677024 12-р сарын 3 09:44 cv2.so

19. Одоо цорын ганц зүйл бол cv2.so файлыг cv орчны сайтын багц лавлах руу холбох явдал юм

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/сайтын багцууд/

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

20. Өөрийн opencv суулгалтыг дараах ашиглан баталгаажуулна уу.

$ workon cv

$ python >>> импорт cv2 >>> cv2._ хувилбар_ '3.0.0' >>>

Алхам 3: Нүүр ба нүдний илрүүлэлт

Одоо нүүр таних аргыг туршиж үзье

Хамгийн эхний хийх зүйл бол камерыг идэвхжүүлэх явдал юм:

$ sudo raspi-config

Энэ нь тохиргооны дэлгэцийг авчрах болно. Сумны товчлууруудаа ашиглан 5 -р сонголт: Камерыг идэвхжүүлэх рүү ороод камераа идэвхжүүлэхийн тулд enter товчлуураа дараад Finish товчлуур руу доош чиглүүлээд enter товчийг дарна уу. Эцэст нь хэлэхэд, тохиргоо нөлөөлөхийн тулд та Raspberry Pi -г дахин ачаалах хэрэгтэй болно.

Одоо cv орчинд picamera [array] суулгаарай. Үүнийг хийхийн тулд cv орчинд байгаа эсэхийг шалгаарай. Хэрэв та pi -ээ дахин ачаалсан бол cv орчинд дахин оруулахын тулд дараах үгийг бичнэ үү.

$ source ~/.profile

$ workon cv

Одоо pi камер суулгаарай

$ pip "picamera [array]" суулгах

Face-detection-test.py-ийг дараах тушаалыг ашиглан ажиллуулна уу.

python face-detection-test.py

Хэрэв алдаа гарвал скриптийг ажиллуулахын өмнө энэ тушаалыг бичнэ үү

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Одоо та нүүрээ таниулахаар явлаа. Үр дүнг хуваалцахыг хичээгээрэй

Баяртай!