Raspberry Pi Zero ve Opencv ile Yüz ve Göz Algılama: 3 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:21

Bu talimatta, ahududu pi ve opencv kullanarak yüz ve gözü nasıl tespit edebileceğinizi göstereceğim. Bu benim opencv'deki ilk talimatım. Ahudududa açık cv kurmak için birçok öğreticiyi takip ettim ama her seferinde bazı hatalarla karşılaştım. Her neyse, bu hataları çözdüm ve herkesin herhangi bir zorluk çekmeden kurabilmesi için öğretici yazmayı düşündüm.

Gerekli şeyler:

1. Ahududu pi sıfır

2. SD kart

3. Kamera Modülü

Bu kurulum işlemi 13 saatten fazla sürecektir, bu nedenle kurulumu buna göre planlayın.

Adım 1: Raspbian Image'ı İndirin ve Kurun

Raspberry pi web sitesinden masaüstü görüntüsü ile raspbian streç indirin

www.raspberrypi.org/downloads/raspbian

Ardından hafıza kartını dizüstü bilgisayarınıza takın ve etcher aracını kullanarak raspbian görüntüsünü yazın

Etcher'i buradan indirin

Görüntüyü yaktıktan sonra, hafıza kartını ahududu pi'nize takın ve ahududuyu açın

2. Adım: Opencv'yi Ayarlama

Önyükleme işleminden sonra terminali açın ve opencv'yi kurma ve opencv için sanal ortam kurma adımlarını izleyin.

Adımlar:

1. Her yeni kuruluma başladığınızda, mevcut paketleri yükseltmek daha iyidir

$ sudo apt-get güncellemesi

$ sudo apt-get yükseltme

Süre: 2m 30 sn

2. Ardından geliştirici araçlarını yükleyin

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

Süre: 50 sn

3. Şimdi gerekli görüntü I/O paketlerini alın

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

Süre: 37 sn

4. Video G/Ç paketleri

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

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

Süre: 36 sn

5. GTK geliştirmesini yükleyin

$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev

Süre: 2dk 57s

6. Optimizasyon paketleri

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

Süre: 1 dakika

7. Şimdi orada değilse python 2.7'yi kurun. Benim durumumda zaten kurulmuştu ama yine de kontrol edin

$ sudo apt-get install python2.7-dev

Süre: 55 sn

8. Şimdi opencv kaynağını indirin ve sıkıştırmasını açın

$ cd ~

$ wget -O opencv.zip

$ opencv.zip dosyasını aç

Süre: 1m 58 sn

9. opencv_contrib deposunu indirme

$ wget -O opencv_contrib.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

Süre: 1m 5sn

10. Şimdi opencv ve opencv_contrib genişletildi, biraz yer kazanmak için zip dosyalarını silin

$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip

Süre: 2 sn

11. Şimdi pip'i kurun

$ wget

$ sudo python get-pip.py

Süre: 50 sn

12. Virtualenv ve virtualenvwrapper'ı kurun, bu, gelecekteki projelerimiz için ayrı, yalıtılmış python ortamları oluşturmamıza izin verecektir.

$ sudo pip virtualenv virtualenvwrapper yükleyin

$ sudo rm -rf ~/.cache/pip

Süre: 30 sn

13. Bu kurulumdan sonra ~/.profile dosyasını açın

$ nano ~/.profil

ve bu satırları dosyanın altına ekleyin

# virtualenv ve virtualenvwrapper

dışa aktar WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs kaynağı /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Şimdi değişiklikleri yeniden yüklemek için ~/.profile'inizi kaynaklayın

$ kaynak ~/.profil

Süre: 20 sn

14. Şimdi cv adında bir python sanal ortamı oluşturun

$ mkvirtualenv özgeçmiş

Süre: 10sn

15. Sonraki adım numpy'yi kurmaktır. Bu en az yarım saat sürer, böylece biraz kahve ve sandviç yiyebilirsiniz.

$ pip kurulum numpy

Zaman: 36m

16. Şimdi opencv'yi derleyin ve kurun ve bu komutu kullanarak cv sanal ortamında olduğunuzdan emin olun.

$ çalışma özgeçmişi

ve ardından yapıyı Cmake kullanarak kurun

$ cd ~/opencv-3.0.0/

$ mkdir inşa $ cd inşa $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE / -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local / -D INSTALL_C_EXAMPLES=AÇIK / -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON / -D OPENCV_EXTRA_MODULES -v/open D BUILD_EXAMPLES=AÇIK -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=KAPALI..

Süre: 5 dakika

17. Şimdi derleme kuruludur, derleme işlemini başlatmak için make komutunu çalıştırın. Bu biraz zaman alacak, bu yüzden bunun bir gecede çalışmasına izin verebilirsin

$ yapmak

Benim durumumda 'make' bana ffpmeg ile ilgili bir hata attı. Çok araştırdıktan sonra çözümü buldum. Opencv 3.0 klasörüne gidin, ardından modüller videoio'nun içinde src'ye gidin ve cap_ffpmeg_impl.hpp'yi bu dosyayla değiştirin

github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp ve make'yi yeniden çalıştırın

Süre: 13 saat

Herhangi bir hatasız derlenmişse, aşağıdakileri kullanarak ahududu pi'ye yükleyin:

$ sudo kurulum yap

$ sudo ldconfig

Süre: 2 dk 30 sn

18. 17. adımı tamamladıktan sonra, opencv bağlantılarınız /usr/local/lib/python-2.7/site-packages içinde olmalıdır. Bunu kullanarak bunu doğrulayın

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

toplam 1549 -rw-r--r-- 1 kök personel 1677024 3 Aralık 09:44 cv2.so

19. Şimdi geriye kalan tek şey, cv2.so dosyasını cv ortamının site paketleri dizinine sym-bağlamak

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

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

20. Aşağıdakileri kullanarak opencv kurulumunuzu doğrulayın:

$ çalışma özgeçmişi

$ python >>> cv2'yi içe aktar >>> cv2._version_ '3.0.0' >>>

3. Adım: Yüz ve Göz Algılama

Şimdi yüz tanımayı deneyelim

Yapılacak ilk şey, aşağıdakileri kullanarak kamerayı etkinleştirmektir:

$ sudo raspi yapılandırması

Bu bir yapılandırma ekranı getirecektir. Seçenek 5: Kamerayı etkinleştir seçeneğine gitmek için ok tuşlarınızı kullanın, kamerayı etkinleştirmek için enter tuşuna basın ve ardından Bitir düğmesine gidin ve tekrar enter tuşuna basın. Son olarak, yapılandırmanın etkili olması için Raspberry Pi'nizi yeniden başlatmanız gerekir.

Şimdi cv ortamına picamera[dizi] kurun. Bunun için cv ortamında olduğunuzdan emin olun. Pi'nizi yeniden başlattıysanız, cv ortamına tekrar girmek için şunu yazın:

$ kaynak ~/.profil

$ çalışma özgeçmişi

Şimdi pi kamerayı kurun

$ pip kurulumu "picamera[dizi]"

face-dection-test.py bu dosyasını aşağıdakileri kullanarak çalıştırın:

python yüz algılama testi.py

Herhangi bir hata verirse, komut dosyasını çalıştırmadan önce bu komutu yazmanız yeterlidir.

sudo modprobe bcm2835-v4l2

Artık yüz tanıma için gitmeye hazırsınız. Deneyin ve sonuçlarınızı paylaşın

Şerefe!