การตรวจจับวัตถุด้วยภาพด้วยกล้อง (TfCD): 15 ขั้นตอน (พร้อมรูปภาพ)

2024 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-30 13:07

บริการด้านความรู้ความเข้าใจที่สามารถจดจำอารมณ์ ใบหน้าของคน หรือสิ่งของธรรมดาๆ ได้ในขณะนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา แต่ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีนี้มีการพัฒนามากขึ้นเรื่อยๆ เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็นความมหัศจรรย์นี้มากขึ้นในอนาคต

สำหรับโครงการของ TU Delft สำหรับ TfCD เราตัดสินใจใช้บริการองค์ความรู้ด้านการมองเห็นที่ Microsoft จัดเตรียมไว้ให้เพื่อสาธิตวิธีดำเนินการวิเคราะห์การรู้จำภาพบนภาพถ่าย (ดูวิดีโอ).

บันทึก!!

อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และรหัสทำงานได้อย่างถูกต้อง แต่การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ TU Delft ปิดอยู่ เราจึงไม่มีวิดีโอที่เหมาะสม เราจะอัปโหลดไฟล์ที่เหมาะสมในภายหลัง! ขอบคุณที่เข้าใจ!

ขั้นตอนที่ 1: รับรหัส API ของคุณ

ขั้นแรก ไปที่ไซต์บริการความรู้ความเข้าใจของ Azure และรับคีย์ Computer Vision API จากเว็บไซต์ Microsoft ลิงค์อยู่ด้านล่าง:https://azure.microsoft.com/nl-nl/services/cogniti…

พิเศษ: หากคุณต้องการลองใช้ API เพื่อความสนุกสนาน ให้รับคีย์สำหรับการจดจำใบหน้าและการจดจำอารมณ์ด้วย ดาวน์โหลด Visual Studios (เวอร์ชันชุมชนใช้ได้) และดาวน์โหลดโค้ดจาก github เพื่อใส่ใน Visual Studios

วิชวลสตูดิโอ:

Github:

ขั้นตอนที่ 2: รวบรวมฮาร์ดแวร์ของคุณ

เริ่มต้นใช้งานโมดูลกล้อง Raspberry Pi โดยใช้ Python และ picamera คุณจะถ่ายภาพนิ่ง บันทึกวิดีโอ และใช้เอฟเฟ็กต์ภาพ ในการเริ่มต้น คุณจะต้อง:

• Raspberry Pi, บอร์ดกล้อง V2, 8MP
• Raspberry Pi 3 รุ่น B RAM 1GB สำหรับการเข้ารหัส
• Adafruit 16x2 LCD ตัวอักษร
• เมาส์เพื่อเชื่อมโยงไปยัง Raspberry Pi
• แป้นพิมพ์เพื่อเชื่อมโยงไปยัง Raspberry Pi
• ตรวจสอบเพื่อเชื่อมโยงไปยัง Raspberry Pi
• สายเคเบิลอีเทอร์เน็ตเพื่อเชื่อมโยง Raspberry Pi กับเว็บ
• แล็ปท็อปสำหรับการป้อนข้อมูล
• ชุดบัดกรีเพื่อบัดกรี LCD ของคุณ

ขั้นตอนที่ 3: ประสาน LCD ของคุณเข้าด้วยกัน

ใช้ไซต์ Adafruit เพื่อประสาน LCD ของคุณอย่างถูกต้อง ลิงค์อยู่ด้านล่าง:

learn.adafruit.com/adafruit-16x2-character…

ขั้นตอนที่ 4: ดาวน์โหลด NOOBS สำหรับ Raspberry Pi ของคุณ

ดาวน์โหลด Raspbian เพื่อให้ Raspberry Pi ของคุณทำงาน!

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

ดู Raspberry Pi ของคุณเป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก มันต้องมีจอภาพ เมาส์ คีย์บอร์ด และอินเทอร์เน็ต เชื่อมต่อสิ่งเหล่านี้กับ Raspberry Pi ของคุณ

ขั้นตอนที่ 5: เริ่มต้นใช้งาน Picamera

โมดูลกล้องเป็นอุปกรณ์เสริมที่ยอดเยี่ยมสำหรับ Raspberry Pi ทำให้ผู้ใช้สามารถถ่ายภาพนิ่งและบันทึกวิดีโอแบบ Full HD ก่อนอื่นเมื่อปิด Pi คุณจะต้องเชื่อมต่อโมดูลกล้องกับพอร์ตกล้องของ Raspberry Pi จากนั้นเปิด Pi และตรวจสอบว่าซอฟต์แวร์เปิดใช้งานอยู่ ติดตามภาพสำหรับขั้นตอนต่อไป!

ขั้นตอนที่ 6: ค้นหาพอร์ตกล้องและเชื่อมต่อกล้อง

ขั้นตอนที่ 7: เปิดเครื่องมือกำหนดค่า Raspberry Pi จากเมนูหลัก

ขั้นตอนที่ 8: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เปิดใช้งานซอฟต์แวร์กล้อง

ขั้นตอนที่ 9: ดูตัวอย่างกล้อง

ตอนนี้กล้องของคุณเชื่อมต่อและเปิดใช้งานซอฟต์แวร์แล้ว คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานโดยลองใช้การแสดงตัวอย่างกล้อง

• เปิด Python 3 จากเมนูหลัก
• เปิดไฟล์ใหม่และบันทึกเป็น camera.py สิ่งสำคัญคือคุณต้องไม่บันทึกเป็น picamera.py
• ป้อนรหัสต่อไปนี้:

1. จาก picamera นำเข้า PiCamera
2. จากเวลานำเข้าการนอนหลับ
3. กล้อง = PiCamera()
4. camera.start_preview() สลีป(10) camera.stop_preview()

• บันทึกด้วย Ctrl + S และเรียกใช้ด้วย F5 ควรแสดงตัวอย่างกล้องเป็นเวลา 10 วินาที แล้วปิด เลื่อนกล้องไปรอบๆ เพื่อดูตัวอย่างสิ่งที่กล้องเห็น
• ตัวอย่างกล้องถ่ายทอดสดควรเต็มหน้าจอ

ขั้นตอนที่ 10: ภาพนิ่ง

การใช้งานทั่วไปสำหรับโมดูลกล้องคือการถ่ายภาพนิ่ง

แก้ไขรหัสของคุณเพื่อลดการนอนหลับและเพิ่มสาย camera.capture():

กล้อง.start_preview()

นอน(5)

camera.capture('/home/pi/Desktop/image.jpg')

กล้อง.stop_preview()

• เรียกใช้รหัสและคุณจะเห็นภาพตัวอย่างกล้องเปิดขึ้นเป็นเวลา 5 วินาทีก่อนที่จะถ่ายภาพนิ่ง คุณจะเห็นการแสดงตัวอย่างปรับเป็นความละเอียดที่แตกต่างกันชั่วขณะขณะถ่ายภาพ
• คุณจะเห็นรูปภาพของคุณบนเดสก์ท็อป ดับเบิลคลิกที่ไอคอนไฟล์เพื่อเปิด

ขั้นตอนที่ 11: กล้องของคุณใช้งานได้

ใช่! ขั้นตอนต่อไป!

ขั้นตอนที่ 12: นำชุด LCD ที่ประกอบและทดสอบ

เปิดใช้งาน LCD โดยทำตามขั้นตอนย่อย:

การกำหนดค่า LCD

NS.

การติดตั้ง LCD และทดสอบว่า LCD ของคุณบัดกรีอย่างถูกต้องหรือไม่!

NS.

ขั้นตอนที่ 13: รับรหัสเพื่อติดตั้งบนอุปกรณ์ที่ทำเองของคุณ

รับรหัสจาก github:

หมายเหตุ: โค้ดดูเหมือนจะทำงานได้ไม่ดีใน Tronny ใช้ Terminal of Raspbian เพื่อเริ่มโค้ด วางรหัส (ComputerVision.py) ลงในแผนที่: home/pi/Adafruit_Python_CharLCD/examples (ด้วยเหตุผลบางอย่างมันใช้งานได้วิธีนี้เท่านั้น วิธีอื่นจะให้ข้อผิดพลาดที่อธิบายไม่ได้เท่านั้น)

เปิด Terminal ของคุณและพิมพ์:

cd Adafruit_Python_CharLCD/examples

./ComputerVision.py

ขั้นตอนที่ 14: ถ่ายภาพ