Detección De Rostros Con Arduino Intel Edison: 8 koraka

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:33

El procesamiento de imágenes o la visión por computadora es uno de esos campos que requiere enormes cantidades de investición debido a que involucra métodos para adquirir, procesar, analiza y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir informació numérica numérica numérica ser tratados por un ordenador. Zapravo, los mejores algoritmos para tales tareas se basan en redes neuronales convolucionales, las cuales generalmente procesan miles de imágenes de rostros humanos mediante el uso de aprendizaje nadzorado para entrenar el algoritmo que identificara el objeto buscado. Sin embargo, no vamos a meternos en tantos lios en este instructable y usaremos una biblioteca de código abierto de visión por computadora llamada OpenCV la cual gracias al arduo trabajo de la comunidad de ci Scientificos y desarrolladores que aportan, actualizan ydi centi con un rico set de carcaterisiticas que podemos implementar facilmente para la detección y reconocimiento de imágenes.

Pesar de que OpenCV se encuentra escrita en C ++ orijentira a objetos, este soporta múltiples idiomas y nosotros vamos a usar Python como nuestro lenguaje de programación para realizar la detección de rostros. Típicamente, una aplicación de imá deámámiéra de entáménéra de procesémiento un procesamiento y una imágen de salida. Intel Edison nema povezivanje s video zapisom, niti skrivenom skriptom Pythona na novom računalu. Luego, después del funcionamiento exitoso del código en la PC, modificirajte el código para correrlo en el Edison. Las cosas se aclararán cuando hagamos la implementación práctica. Nuestro objetivo es realizar la detección de rostros y, si se detecta, realizar alguna acción.

Pribor

El materijal que requerimos para llevar a cabo este tutorial es:

HARDVER

• 1 prijenosno računalo/računalo.
• 1 Placa Arduino Intel Edison.
• 2 kabela USB micro-B.
• 1 aplikacija za pametni telefon "IP web kamera".
• 1servomotor sg 90.

SOFTVER

• Intel Flash alat Lite V5.2.4
• Kit
• FileZilla FTP
• Imágen Yocto Poky (V25.5-15)
• VS kod
• Python 2.7
• OpenCV verzija 3.3.0
• Numpy
• Libreria MRAA
• Upravljački programi za Windows za upravljački program Intel Edison (Odjavite se s računa da se povežete s računala).
• Archivos dll de Windows (Pueda ser que te falten al momento de instalar OpenCV en tu laptop).

Korak 1: Conectando El Intel Edison a La PC

Hardverski upravljački program Intel Edison nudi podešavanja i prezentacije:

• La placa de desarrollo kreirana s Intel kompatibilnim Arduinom (es la que usamos en este tutorial).
• Una placa mini-break (con el móudlo ya montado) kompatibilna con la ploča za proširenje de Arduino.
• El Edge je Intel Edison postavio na tisku (Aquí requerimos fabricar nuestra propia PCB).

Yo usare la placa de expansión compatible with Arduino debido a la flexibilidad y compatiblebilidad para interactuar con otros actuadores y sensores. El Intel Edison, diferencia de la otras placas de Arduino como UNO o MEGA corre un system operativo, en este caso una imágen Linux llamada Yocto.

Tal y como se muestra en la imágen conectaremos los dos cable USB micro-B del Arduino Edison a nuestra laptop. Fijate bien que el interrupor (marcado con el número 1 en la imágen), este apuntando hacia abajo, si no se encuentra en dicha pozición el Arduino Edison permanentcerá apagado.

Priključak USB micro-B markado s el. Brojem 2 može se upotrijebiti za alimentaciju od 5 V, program se koristi za IDE Arduino, lectura/escritura i memorijska bljeskalica na USB-u putem USB-a.

Konektor USB micro-B marcado s el. Numerom 3 može se koristiti za pristup preko SSH-a ili Edisona.

Una vez conectado dejemos que se instalira los upravljačke programe za Windows. Posteriormente revisamos en el Admsinistrador de dispositivos de Windows si reconoce dos puertos:

• El puerto COM virtualni Intel Edison
• Pu puni serijski COM del Intel Edison.

Revizirao je prethodnu verziju, postupio al siguiente paso, bljesnuo Intel Edison s Linuxom.

Korak 2: Flasheando El Intel Edison

Una vez que tu dispositivo esta correctamente detectado por la PC, debes flashhearlo with a image de Linux. Paralelno s vašim herramienta bljeskalicom koja je dostupna za Intel: Flash Tool Lite i konektor USB micro-B markado s el. Brojem 2 (verzijski unaprijed).

1. Abre la herramienta "Flash Tool Lite" y povežite tu dispozitivo na PC.

2. Haz clic en Examinar y busca el archivo.zip de la imagen de Linux que descargaste (edison-image-ww25.5-15.zip).

3. Después de hacer click en "Start to flash", la herramienta descomprimirá automáticamente el archivo y empezará a subir la imágen de Linux and Intel Edison.

4. Se pedirá desconectar y volver a conectar el cable USB kabel 2, hazlo.

5. El pravokutni de carga debe de llegar al 100%. ¡Listo! Najbrže vam je Intel Edison.

Ahora morate instalirati "Linux Yocto Poky" i prilagoditi konfigurator Intel Edison -a.

Korak 3: Konfigurirajte El Intel Edison (Primeros Pasos)

Después de flashear con éxito tu Edison, ahora configuraremos el dispositivo, para ello vamos a usar la terminal PuTTY. PuTTY je klijent SSH -a i telneta, originalno je postavio Simon Tatham za Windows. Vamos a usar la conexión serijski aqui.

Antes de abrir la terminal de PuTTY, abre el "Administrador de dispositivos" y anota el número de puerto korespondiente para el COM del Edison (no virtual). Este valor lo usaremos para inicializar la comunicación.

Abre PUTTY y luego, odaberite botu "Serial" i unesite je número de puerto COM del Edison. Posteriormente anota la velocidad en baudios a la que se comunicara el Edison con tu equipo, escribe 115200. Finalmente presiona abrir para empezar la comunicación con el dispositivo.

Una vez que estas en la terminal de PuTTY puedes ejecutar comandos para configurar tu Edison. Lo siguiente es un listado tareas que haremos en la consola para configurar el dispositivo:

• Configurar un nombre para el dispsotivo.
• Configurar una contraseña para root.
• Priključak Edison i crvena WIFI.

Cuando te conectas por primera vez se te pedira hace log. Escribe "root" y presiona "Enter". Veras "root@edison" lo cual označava que te encuentras en el direktorio root.

Ahora que ya te encuentras listo para teclear comandos, opišite:

configure_edison --setup

Pressiona enter y posteriormente escribe un password y nuevamente presiona enter. Luego te pedira un nombre para el dispositivo (que en realidad es un alias mas que un nombre), escribe un nombre y da enter.

Konačno, konfiguracija pedira je crveni WIFI. El móudlo escaneara el lugar y detectará las redes WIFI disponibles, describe el numero de la opción de la red detectada la que te vas a conectar y posteriormente te pedirá el password de la red, escríbelo y presiona enter.

¡Listo! Mogućnost povezivanja putem WIFI -ja. Te mostrará una pantalla en el navegador con tu hostame y tu dirección IP. Asimismo puedes revisar más parámetros de tu conexión escribiendo:

ifconfig

Pristupite y te mostrará los parámetros de tu red WIFI.

Ya estamos listo para configurar el Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) para empezar con la programación. En nuestro caso será… ¡Python!

Korak 4: Usando Python Para Programar El Edison

El Edison je puede programer usando el IDE de Arduino, grijeh embarga aqui usaremos Python.

Al tratar s Python -ovim hardverom, necesitamos usar la biblioteca "MRAA" para interactuar con los pines GPIO. MRAA je un biblioteca esqueleto de bajo nivel para comunicarse con los GPIO's en plataformas GNU / Linux y es compatible with cas cas todas las placas basadas en Linux uselizadas. Para ello procederemos a instalarla.

En Putty, vete a la terminal y describe (puedes ocupar el editor vi o nano por ejemplo) en el archivo que gestiona los paquetes de Linux /etc/opkg/base-feeds.conf lo siguiente:

• src/gz sve
• src/gz edison
• src/gz core2-32

Posteriormente guarda el archivo y actualiza la list de paquetes escribiendo:

opkg nadogradnja

Ahora vamos a instalar git, opišite:

opkg instaliraj git

Ahora vamos a instalar un repositorio de GitHib en el Edison:

git clone https://github.com/drejkim/edison-scripts.git ~/edison-scripts

Ahora añadiremos ~/edison-scripts al PATH:

• echo 'export PATH = $ PATH: ~/edison-scripts' >> ~/.profile
• izvor ~/.profil

Ahora ejecutaremos los siguientes comandos:

• resizeBoot.sh
• installPip.sh
• installMraa.sh

¡Listo! Ya debemos de tener configurado correctamente Python en el Edison. Para probar lo anterior ejecutaremos el código anexado en este paso ("prueba.py") usando FileZilla. Para ello abriremos FileZilla en PC (Lo debiste de haber descargado) y en campo de "Servidor", "usuario", "contraseña" y "Puerto" escribimos IP de tu edison (revisalo escribiendo ifcong en tu edison), el usuario (root), tu lozinku y finalmente en el campo del puerto escribiremos 22, ya que es el que generalmente se emplea para conexiones SSH.

Una vez conectado transfiere el archivo "prueba.py" al folder "root".

Ahora escribe, desde tu Edison y en la ubicación "root" el comando siguiente para ejecutar el código.

python prueba.py

Debemos de observar como el LED 13 enciende 2 milisegundos. y se apaga 2 milisegundos.

¡Felicidade! Je ejecutado correctamente un código en phyton para tu Edison. Ahora ya estamos listo para processar imágenes en nuestro Edison usando Python, pero antes escribiremos y probaremos el código de Python para detectar rostros en nuestra PC…

Korak 5: Detectando Rostros Con OpenCV

El Intel Edison ne povezuje interfaz sa salida de video, por lo que para probar que el código que escribiremos en Python funciona la la perfección probaremos el código para correr en nuestra PC y posteriormente lo migraremos al Edison.

Nuestro objetivo es realizar la detección de rostros y, si se detecta, realizar alguna acción.

Antes de empezar necesitamos tener instalado Python y OpenCv en nuestras computadora. Por lo que vamos a realizar estos pasos en nuestra PC:

1. Preuzmite Python 2.7 na svoje računalo
2. Preuzmite OpenCV verziju 3.3.0
3. Ve al direktorio en donde se ekstrajo OpenCv y posicionate en C: / opencv / build / python / 2.7 / x86 y copia el arhivo cv2.pyd direktorij python C: / Python27 / Lib / site-packages.
4. Instala pip, mas info en el siguiente enlace
5. Instalacijski numpy escribiendo el comando de python -m pip install --user numpy

Para verificar que todo funciona correctamente escribe en la terminal de python de tu PC y da unesete:

• uvoz numpy
• uvoz cv2

Ambos comandos respectivamente deben de responder ningún mensaje de error (osea nada), indicando que las bibliotecas se han importado correctamente.

Ahora descarga el archivo "3_detectaRostrosOjos.py", abre una terminal de Python en tu PC y corre el programa. Este program vamos debe de activar la webcam de tu PC y detectar rostros y ojos tal y como en la imágen, pasa salir del programa presiona la tecla ESC.

Si lo lograste, ¡felicidades! Pasemos al siguiente paso que es correr este código desde nuestro Intel Edison y aktivirati un motor a pasos cada vez que detecte un rostro.

Korak 6: Antes De Llegar Al Código En Edison … ¡Teoria De Funcionamiento

La detección de rostros es un caso muy específico del reconocimiento de objetos. Hay muchos enfoques para el reconocimiento facial. Griješno embargo, raspravljajte se o los dos mas comunes:

Segmentación basada en color: En esta técnica, la cara se segmenta según el color de la piel. La entrada de este algoritmo suele ser una imagen en formato de colores RGB, mientras que en la etapa de procesamiento la cambiamos a los formatos HSV o YIQ. En este proceso, cada píxel es clasificado como un píxel del color de la piel o un píxel sin color de la piel. La razón detrás del uso de otros modelos de color que no sean RGB es que a veces RGB no puede distinkir los colores de la piel en diferentes condiciones de luz. Esto mejora signifikantamente al usar otros modelos de color. Nosotros no usaremos este algoritmo

Prepoznavanje temeljeno na značajkama: Esta es la técnica que si usaremos para este instructable. En esta técnica buscamos ciertas características, y en base a eso hacemos el reconocimiento. El empleo de "haar feature-based cascade" para la detección de rostros es un método eficaz de detección de objetos propuesto por Paul Viola y Michael Jones en su artículo " Brzo otkrivanje objekata pomoću pojačane kaskade jednostavnih značajki "del año 2001. Es unfoque basado en el aprendizaje automático en donde la" cascade function "ent entre contra un unento de imágenes pozitivas y negativas. El algoritmo requiere de muchas imágenes positivas (en nuestro caso estas son imágenes de caras) y muchas imágenes negativas (que no contienen imágenes de caras). Partr de ello vamos a entrenar el modelo para extraer las características de cada imágen. Para este propósito, se utilizan las "haar feature" que se muestran en la figura. Cada una de las figuras es un valor único obtenido al restar la suma de píxeles debajo de un rectángulo blanco de la suma de píxeles debajo de un rectángulo negro. Los "haar features" deben estar entrenados para la cara, ojos, sonrisa itd. La biblioteca OpenCV sadrži un unanto de clasificadores predefinidos. Estos están raspolaže en la carpeta C: / opencv / build / etc / haarcascades

Korak 7: Detectando Rostros Con OpenCV i Intel Edison

Vamos a instalar la biblioteca numpy y openCV en Intel Edison, para ello escribimos los siguientes comandos desde la terminal del Edison:

• opkg ažuriranje
• opkg nadogradnja
• opkg instalirati python-numpy python-opencv

Verifica que todo se haya instalado correctamente. Para ello ve a la terminal de Python desde tu arduino Edison y opisati:

• uvoz numpy
• uvoz cv2

Si cada uno de estos comandos no nos reporta ningún mensaje, todo se encuentra instalado a la perfección.

Ahora vamos a configurar la fuente de video de donde el Intel Edison leera los rostros. En tu pametni telefon preuzima aplikaciju "IP web kamera". Prethodno pristupite a la app y ve a "Ajustes de IP Webcam"/"Preferences of video"/"Resolución de las fotos" y dejamos el parámetro a 640x480. Es aqui cuando comienzas a notar que el Intel Edison simplemente no está destinado para el processamiento de imágenes debido a la poca cantidad de RAM que posee (1GB de RAM).

U aplikaciji "IP web kamera" kliknite na el boton inferiorni "početni poslužitelj". Ahora, desde tu smartphone debes de poder ver la camara encendida (como si fuera a tomar foto) y una dirección IP abajito. Opišite diha dirección IP en tu navegador web de la PC y deberas ver el video en vivo, en mi caso salgo yo sentado trabajando.

Ahora descarga el código "tres.py" y el archivo "haarcascade_frontalface_default.xml" (Los dos códigos los puedes encontrar en los archivos del paso actual) en tu PC. Usa FileZilla para pasar ambos códigos a una misma localidad de tu Edison (por ejemplo en el root root) y ejecuta el código de python con el comando:

python tres.py

Desde la terminal de tu Edison debes de ver unmensaje "Dame la dirección IP" aquí inserta la IP que te da "IP Webcam" (es la misma que escribiste en el navegador de tu PC para conectarte) y dale enter. Si todo es correcto debes de ver el mensaje "Rostro detectado" en la terminal de tu Edison y "Rostro no detectado" en base a si pones un rostro en la webcam de tu celular. Asimismo si otkriti un rostro tu Intel Edison debe de hacer girar el servomotor.