Raspberry Pi Zero жана Opencv менен жүздү жана көздү аныктоо: 3 кадам

2025 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2025-01-23 14:53

Бул көрсөтмөдө мен малина pi жана opencvдин жардамы менен жүздү жана көздү кантип аныктоого болорун көрсөтөм. Бул менин opencv боюнча биринчи көрсөтмөм. Мен малинада ачык резюме орнотуу үчүн көптөгөн окуу куралдарын ээрчидим, бирок ар бир жолу кээ бир каталар менен уруп жаттым. Кандай болбосун, мен бул каталарды чечтим жана башкалар аны эч кыйынчылыксыз орното алгыдай кылып көрсөтмө жазууну ойлодум

Керектүү нерселер:

1. Raspberry pi нөл

2. SD-карта

3. Камера модулу

Бул орнотуу процесси 13 сааттан ашык убакытты талап кылат, андыктан орнотууну ошого жараша пландаңыз

1 -кадам: Downlaod жана Raspbian Image орнотуу

Raspbian сунуусун рабочий сүрөтү менен raspberry pi веб -сайтынан жүктөп алыңыз

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Андан кийин эстутум картасын ноутбукка салып, этчер куралын колдонуп raspbian сүрөтүн күйгүзүңүз

Эчерди бул жерден жүктөп алыңыз

Сүрөттү күйгүзгөндөн кийин, эстутум картасын малинаңызга салып, малинаны күйгүзүңүз

2 -кадам: Opencv орнотуу

Жүктөө процессинен кийин терминалды ачыңыз жана opencv орнотуу жана opencv үчүн виртуалдык чөйрөнү орнотуу боюнча кадамдарды аткарыңыз

Кадамдар:

1. Ар бир жаңы орнотууну баштаганда, учурдагы пакеттерди жаңыртуу жакшы

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get жогорулатуу

Убакыт: 2м 30 сек

2. Андан кийин иштеп чыгуучу куралдарды орнотуңуз

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

Убакыт: 50 сек

3. Эми керектүү сүрөт I/O пакеттерин кармаңыз

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

Убакыт: 37 сек

4. Video I/O пакеттери

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

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

Убакыт: 36 сек

5. GTK долбоорун орнотуу

$ sudo apt-get libgtk2.0-dev орнотуу

Убактысы: 2м 57с

6. Оптималдаштыруу пакеттери

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

Убакыт: 1 мүн

7. Эми ал жок болсо, python 2.7 орнотуңуз. Менин учурда ал мурунтан эле орнотулган, бирок дагы эле текшерип көр

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Убакыт: 55 сек

8. Эми opencv булагын жүктөп алып, аны ачыңыз

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ unzip opencv.zip

Убакыт: 1м 58 сек

9. opencv_contrib репозиторийин жүктөө

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Убакыт: 1м 5сек

10. Азыр opencv жана opencv_contrib кеңейтилип, боштукту сактап калуу үчүн ZIP файлдарын жок кылышты

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Убакыт: 2 сек

11. Эми пипти орнотуңуз

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Убакыт: 50 сек

12. Virtualenv жана virtualenvwrapper орнотуңуз, бул биздин келечектеги долбоорлорубуз үчүн өзүнчө, обочолонгон питон чөйрөлөрүн түзүүгө мүмкүндүк берет.

$ sudo pip орнотуу virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Убакыт: 30 сек

13. Ошол орнотуудан кийин ~/.профилин ачыңыз

$ nano ~/.профили

жана бул саптарды файлдын түбүнө кошуңуз

# virtualenv жана virtualenvwrapper

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

Эми өзгөртүүлөрдү кайра жүктөө үчүн ~/.profile булагыңызды түзүңүз

$ source ~/.профили

Убакыт: 20 сек

14. Эми cv аттуу python виртуалдык энв түзүңүз

$ mkvirtualenv cv

Убакыт: 10сек

15. Кийинки кадам - numpy орнотуу. Бул кеминде жарым саатка созулат, андыктан сиз кофе жана бутерброд иче аласыз

$ pip numpy орнотуу

Убактысы: 36м

16. Эми opencv түзүңүз жана орнотуңуз жана бул буйрукту колдонуу менен cv виртуалдык чөйрөдө экениңизди текшериңиз

$ workon cv

анан Cmake аркылуу түзүлүштү орнотуңуз

$ 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 -OPENCOD_TOP_CTR_TE D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = ӨЧҮК..

Убакыт: 5 мүнөт

17. Азыр куруу - бул компиляция процессин баштоо үчүн run. Бул бир аз убакытты талап кылат, андыктан аны түн ичинде иштете аласыз

$ жасоо

Менин учурда "make" мага ffpmeg менен байланышкан бир ката ыргытты. Көп изденүүдөн кийин чечимди таптым. Opencv 3.0 папкасына, андан кийин модулдарга, андан кийин videoio ичинде srcге өтүңүз жана cap_ffpmeg_impl.hpp бул файл менен алмаштырыңыз

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp жана кайра иштетиңиз

Убактысы: 13 саат

Эгерде ал катасыз катталган болсо, анда аны малина piге орнотуңуз:

$ sudo make install

$ sudo ldconfig

Убакыт: 2 мүн 30 сек

18. 17-кадамды аяктагандан кийин, opencv байламдарыңыз /usr/local/lib/python-2.7/site-packages ичинде болушу керек. Муну колдонуу менен муну текшериңиз

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

жалпы 1549 -rw-r-r-- 1 root staff 1677024 Dec 3 09:44 cv2.so

19. Эми гана cv2.so файлын cv чөйрөсүнүн сайт-пакеттер каталогуна сим-шилтеме кылуу калды

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

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

20. Сиздин opencv орнотууңузду төмөнкү аркылуу текшериңиз:

$ workon cv

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

3 -кадам: жүздү жана көздү аныктоо

Эми жүздү таанууга аракет кылалы

Биринчи нерсе - камераны иштетүү:

$ sudo raspi-config

Бул конфигурация экранын алып келет. 5 -вариант: Камераны иштетүү үчүн ылдый жылдыруу үчүн жебе баскычтарыңызды колдонуңуз, камераны иштетүү үчүн кирүү баскычын басыңыз, андан кийин Аяктоо баскычына ылдый жебени басыңыз жана кайра enter басыңыз. Акырында, конфигурация таасир этиши үчүн Raspberry Pi'ни кайра жүктөөңүз керек болот.

Эми cv чөйрөсүнө пикамераны [array] орнотуңуз. Бул үчүн cv чөйрөсүндө экениңизди текшериңиз. Эгерде сиз пиңизди кайра жүктөсөңүз, cv чөйрөсүнө кайра кирүү үчүн териңиз:

$ source ~/.профили

$ workon cv

Эми pi камерасын орнотуңуз

$ pip "picamera [array]" орнотуу

Face-detection-test.py бу менен иштетиңиз:

python face-detection-test.py

Эгерде ал кандайдыр бир ката кетирсе, скриптти аткаруудан мурун бул буйрукту териңиз

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Эми жүздү аныктоо үчүн барсаңыз жакшы болот. Аракет кылып, жыйынтыктарыңыз менен бөлүшүңүз

Ура!