Sadržaj:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2025-01-13 06:57
U ovom uputstvu pokazat ću kako možete otkriti lice i oči koristeći maline pi i opencv. Ovo je moje prvo uputstvo za opencv. Slijedio sam mnoge tutoriale za postavljanje otvorenog cv -a u malini, ali svaki put naišao sam na neke pogreške. U svakom slučaju, riješio sam te pogreške i mislio sam napisati upute kako bi ga svi ostali mogli instalirati bez ikakvih poteškoća
Potrebne stvari:
1. Malina pi nula
2. SD-kartica
3. Modul kamere
Ovaj postupak instalacije trajat će više od 13 sati pa prema tome planirajte instalaciju
Korak 1: Preuzmite i instalirajte Raspbian sliku
Preuzmite raspbian stretch sa slikom radne površine s web stranice raspberry pi
www.raspberrypi.org/downloads/raspbian
Zatim umetnite memorijsku karticu u prijenosno računalo i snimite raspbian sliku pomoću alata za baciranje
Preuzmite ethcher odavde
Nakon snimanja slike, uključite memorijsku karticu u svoj maline pi i uključite malinu
Korak 2: Postavljanje Opencv -a
Nakon pokretanja pokrenite terminal i slijedite korake za instaliranje opencv i postavljanje virtualnog okruženja za opencv
Koraci:
1. Svaki put kada započnete novu instalaciju, bolje je nadograditi postojeće pakete
$ sudo apt-get ažuriranje
$ sudo apt-get nadogradnja
Vrijeme: 2m 30 sek
2. Zatim instalirajte razvojne alate
$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
Vrijeme: 50 sek
3. Sada zgrabite potrebne slikovno -izlazne pakete
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
Vrijeme: 37 sek
4. Video I/O paketi
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
Vrijeme: 36 sek
5. Instalirajte razvoj GTK -a
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev
Vrijeme: 2m 57s
6. Paketi optimizacije
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
Vrijeme: 1 min
7. Sada instalirajte python 2.7 ako ga nema. U mom slučaju već je instaliran, ali još provjerite
$ sudo apt-get install python2.7-dev
Vrijeme: 55 sek
8. Sada preuzmite opencv izvor i raspakirajte ga
$ cd ~
$ wget -O opencv.zip
$ unzip opencv.zip
Vrijeme: 1m 58 sek
9. Preuzimanje repozitorija opencv_contrib
$ wget -O opencv_contrib.zip
$ unzip opencv_contrib.zip
Vrijeme: 1m 5sec
10. Sada su opencv i opencv_contrib prošireni, izbrišite njihove zip datoteke kako biste uštedjeli malo prostora
$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip
Vrijeme: 2 sek
11. Sada instalirajte pip
$ wget
$ sudo python get-pip.py
Vrijeme: 50 sek
12. Instalirajte virtualenv i virtualenvwrapper, to će nam omogućiti stvaranje zasebnih, izoliranih python okruženja za naše buduće projekte
$ sudo pip instalirajte virtualenv virtualenvwrapper
$ sudo rm -rf ~/.cache/pip
Vrijeme: 30 sek
13. Nakon te instalacije otvorite ~/.profile
$ nano ~/.profil
i dodajte ove retke na dno datoteke
# virtualenv i virtualenvwrapper
izvoz WORKON_HOME = $ HOME/.virtualenvs izvor /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
Sada izvorite svoj ~/.profile za ponovno učitavanje promjena
$ source ~/.profile
Vrijeme: 20 sek
14. Sada stvorite python virtualnu env pod nazivom cv
$ mkvirtualenv cv
Vrijeme: 10 sekundi
15. Sljedeći korak je instalacija programa numpy. To će potrajati najmanje pola sata kako biste mogli popiti kavu i sendviče
$ pip install numpy
Vrijeme: 36m
16. Sada sastavite i instalirajte opencv i provjerite jeste li u cv virtualnom okruženju pomoću ove naredbe
$ workon cv
a zatim postavite gradnju pomoću Cmakea
$ 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_T.0 D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF..
Vrijeme: 5 minuta
17. Sada je build postavljen, pokrenite make za početak procesa kompilacije. Ovo će potrajati pa možete pustiti da ovo radi preko noći
$ napraviti
U mom slučaju 'make' mi je bacio jednu pogrešku koja se odnosila na ffpmeg. Nakon dugog pretraživanja pronašao sam rješenje. Idite u mapu opencv 3.0, zatim module, a zatim u videoio -u idite na src i zamijenite cap_ffpmeg_impl.hpp s ovom datotekom
github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp i ponovo pokrenite make
Vrijeme: 13 sati
Ako je preveden bez greške, instalirajte ga na maline pi pomoću:
$ sudo make install
$ sudo ldconfig
Vrijeme: 2 min 30 sek
18. Nakon dovršetka 17. koraka, vaše OpenCV povezivanje trebalo bi biti u /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Ovo provjerite pomoću ovoga
$ ls -l /usr/local/lib/python2.7/paketi na web mjestu
ukupno 1549 -rw-r-r-- 1 korijensko osoblje 1677024 3. pros. 09:44 cv2.tako
19. Sada preostaje samo sim-povezivanje cv2.so datoteke u direktorij web-paketa cv okruženja
$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so
20. Provjerite svoju instalaciju opencv -a pomoću:
$ workon cv
$ python >>> uvoz cv2 >>> cv2._ verzija_ '3.0.0' >>>
Korak 3: Prepoznavanje lica i očiju
Pokušajmo sada s detekcijom lica
Prvo što trebate učiniti je omogućiti kameru koristeći:
$ sudo raspi-config
Ovo će otvoriti zaslon za konfiguraciju. Pomoću tipki sa strelicama pomaknite se dolje do opcije 5: Omogućite kameru, pritisnite tipku enter da biste omogućili kameru, a zatim strelicom prema dolje do gumba Završi i ponovno pritisnite enter. Na kraju, morate ponovno pokrenuti Raspberry Pi da bi konfiguracija stupila na snagu.
Sada instalirajte picamera [niz] u cv okruženje. Za to se pobrinite da se nalazite u CV okruženju. Ako ste ponovno pokrenuli svoj pi, za ponovni ulazak u cv okruženje samo upišite:
$ source ~/.profile
$ workon cv
Sada instalirajte pi kameru
$ pip install "picamera [array]"
Pokrenite face-detection-test.py bu koristeći:
python face-detection-test.py
Ako prikaže bilo kakvu pogrešku, samo upišite ovu naredbu prije izvođenja skripte
sudo modprobe bcm2835-v4l2
Sada ste spremni za otkrivanje lica. Pokušajte podijeliti svoje rezultate
Živjeli!