การตรวจจับใบหน้าและดวงตาด้วย Raspberry Pi Zero และ Opencv: 3 ขั้นตอน

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

ในคำแนะนำนี้ ฉันจะแสดงวิธีที่คุณสามารถตรวจจับใบหน้าและดวงตาโดยใช้ raspberry pi และ opencv นี่เป็นคำสั่งแรกของฉันใน opencv ฉันติดตามบทช่วยสอนมากมายเพื่อตั้งค่า open cv ในราสเบอร์รี่ แต่ทุกครั้งที่เกิดข้อผิดพลาด อย่างไรก็ตามฉันแก้ไขข้อผิดพลาดเหล่านั้นและคิดว่าจะเขียนคำสั่งเพื่อให้ทุกคนสามารถติดตั้งได้โดยไม่มีปัญหา

สิ่งที่จำเป็น:

1. ราสเบอร์รี่ pi ศูนย์

2. การ์ด SD

3. โมดูลกล้อง

ขั้นตอนการติดตั้งนี้จะใช้เวลามากกว่า 13 ชั่วโมง ดังนั้นให้วางแผนการติดตั้งตามนั้น

ขั้นตอนที่ 1: ดาวน์โหลดและติดตั้ง Raspbian Image

ดาวน์โหลด raspbian stretch พร้อมรูปภาพเดสก์ท็อปจากเว็บไซต์ raspberry pi

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

จากนั้นใส่การ์ดหน่วยความจำลงในแล็ปท็อปของคุณและเบิร์นอิมเมจ raspbian โดยใช้ etcher tool

ดาวน์โหลด ethcher ได้ที่นี่

หลังจากเบิร์นอิมเมจแล้ว ให้เสียบเมมโมรี่การ์ดเข้ากับ Raspberry Pi และเปิด Raspberry

ขั้นตอนที่ 2: การตั้งค่า Opencv

หลังจากบูตกระบวนการเปิดเทอร์มินัลแล้วทำตามขั้นตอนเพื่อติดตั้ง opencv และตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือนสำหรับ opencv

ขั้นตอน:

1. ทุกครั้งที่คุณเริ่มการติดตั้งใหม่ จะดีกว่าที่จะอัพเกรดแพ็คเกจที่มีอยู่

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get upgrade

เวลา: 2น. 30 วินาที

2. จากนั้นติดตั้งเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา

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

เวลา: 50 วินาที

3. ตอนนี้ คว้าแพ็คเกจ I/O อิมเมจที่จำเป็น

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

เวลา: 37 วินาที

4. แพ็คเกจวิดีโอ I/O

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

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

เวลา: 36 วินาที

5. ติดตั้ง GTK dvelopment

$ sudo apt-get ติดตั้ง libgtk2.0-dev

เวลา: 2น. 57วินาที

6. แพ็คเกจการเพิ่มประสิทธิภาพ

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

เวลา: 1 นาที

7. ตอนนี้ติดตั้ง python 2.7 ถ้ายังไม่มี ในกรณีของฉันมันติดตั้งแล้ว แต่ยังตรวจสอบอยู่

$ sudo apt-get ติดตั้ง python2.7-dev

เวลา: 55 วินาที

8. ตอนนี้ดาวน์โหลดแหล่ง opencv แล้วเปิดเครื่องรูด

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ เปิดเครื่องรูด opencv.zip

เวลา: 1น. 58 วินาที

9. กำลังดาวน์โหลดที่เก็บ opencv_contrib

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ เปิดเครื่องรูด opencv_contrib.zip

เวลา: 1น. 5วินาที

10. ตอนนี้ขยาย opencv และ opencv_contrib แล้ว ให้ลบไฟล์ zip ออกเพื่อประหยัดพื้นที่

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

เวลา: 2 วินาที

11. ตอนนี้ติดตั้ง pip

$ wget

$ sudo python get-pip.py

เวลา: 50 วินาที

12. ติดตั้ง virtualenv และ virtualenvwrapper ซึ่งจะทำให้เราสามารถสร้างสภาพแวดล้อม python ที่แยกจากกันสำหรับโครงการในอนาคตของเรา

$ sudo pip ติดตั้ง virtualenv virtualenvwrapper

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

เวลา: 30 วินาที

13. หลังจากติดตั้งแล้ว ให้เปิด ~/.profile

$ nano ~/.profile

และเพิ่มบรรทัดเหล่านี้ที่ด้านล่างของไฟล์

# virtualenv และ virtualenvwrapper

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

ตอนนี้ให้แหล่ง ~/.profile ของคุณเพื่อโหลดการเปลี่ยนแปลงใหม่

$ แหล่งที่มา ~/.profile

เวลา: 20 วินาที

14. ตอนนี้สร้าง python virtual env ชื่อcv

$ mkvirtualenv cv

เวลา: 10sec

15. ขั้นตอนต่อไปคือการติดตั้ง numpy จะใช้เวลาอย่างน้อยครึ่งชั่วโมงเพื่อดื่มกาแฟและแซนวิช

$ pip ติดตั้งจำนวน

เวลา: 36m

16. ตอนนี้คอมไพล์และติดตั้ง opencv และตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณอยู่ในสภาพแวดล้อมเสมือน cv โดยใช้คำสั่งนี้

$ งาน cv

จากนั้นตั้งค่าบิลด์โดยใช้ 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_PATH. D BUILD_EXAMPLES=ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=ปิด..

เวลา: 5 นาที

17. ตอนนี้ build ได้รับการตั้งค่าแล้ว ให้รัน make เพื่อเริ่มกระบวนการคอมไพล์ จะใช้เวลาสักครู่เพื่อให้คุณสามารถปล่อยให้มันทำงานข้ามคืน

$ ทำ

ในกรณีของฉัน 'make' ทำให้ฉันเกิดข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับ ffpmeg หลังจากค้นหามากฉันก็พบวิธีแก้ปัญหา ไปที่โฟลเดอร์ opencv 3.0 จากนั้นโมดูลจากนั้นใน videoio ไปที่ src และแทนที่ cap_ffpmeg_impl.hpp ด้วยไฟล์นี้

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp และเรียกใช้ make อีกครั้ง

เวลา: 13 ชั่วโมง

หากคอมไพล์แล้วไม่มีข้อผิดพลาด ให้ติดตั้งบน raspberry pi โดยใช้:

$ sudo ทำการติดตั้ง

$ sudo ldconfig

เวลา: 2 นาที 30 วินาที

18. หลังจากเสร็จสิ้นขั้นตอนที่ 17 การโยง opencv ของคุณควรอยู่ใน /usr/local/lib/python-2.7/site-packages ตรวจสอบสิ่งนี้โดยใช้สิ่งนี้

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

รวม 1549 -rw-r--r-- พนักงานรูท 1 คน 1677024 3 ธ.ค. 09:44 cv2.so

19. ตอนนี้สิ่งเดียวที่เหลือคือเชื่อมโยงไฟล์ cv2.so ลงในไดเร็กทอรีไซต์แพ็คเกจของสภาพแวดล้อม cv

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

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

20. ตรวจสอบการติดตั้ง opencv ของคุณโดยใช้:

$ งาน cv

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

ขั้นตอนที่ 3: การตรวจจับใบหน้าและดวงตา

คราวนี้มาลองการตรวจจับใบหน้ากัน

สิ่งแรกที่ต้องทำคือเปิดใช้งานกล้องโดยใช้:

$ sudo raspi-config

นี้จะแสดงหน้าจอการกำหนดค่า ใช้ปุ่มลูกศรเพื่อเลื่อนลงไปที่ตัวเลือกที่ 5: เปิดใช้งานกล้อง กดปุ่ม Enter เพื่อเปิดใช้งานกล้อง จากนั้นลูกศรลงที่ปุ่ม เสร็จสิ้น แล้วกด Enter อีกครั้ง สุดท้าย คุณจะต้องรีบูต Raspberry Pi เพื่อให้การกำหนดค่ามีผล

ตอนนี้ติดตั้ง picamera[array] ในสภาพแวดล้อม cv สำหรับสิ่งนี้ให้แน่ใจว่าคุณอยู่ในสภาพแวดล้อม cv หากคุณรีบูท pi ของคุณ หากต้องการเข้าสู่สภาพแวดล้อม cv อีกครั้ง เพียงพิมพ์:

$ แหล่งที่มา ~/.profile

$ งาน cv

ตอนนี้ติดตั้งกล้อง pi

$ pip ติดตั้ง "picamera[array]"

เรียกใช้ face-detection-test.py bu โดยใช้:

python face-detection-test.py

หากเกิดข้อผิดพลาดให้พิมพ์คำสั่งนี้ก่อนดำเนินการสคริปต์

sudo modprobe bcm2835-v4l2

ตอนนี้คุณพร้อมสำหรับการตรวจจับใบหน้าแล้ว ลองและแบ่งปันผลลัพธ์ของคุณ

ไชโย!