Detecção de rosto em tempo real no RaspberryPi-4: 6 etapas (com imagens)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:37

Neste Instructable, vamos realizar a detecção de rosto em tempo real no Raspberry Pi 4 com Shunya O / S usando a Biblioteca Shunyaface. Você pode atingir uma taxa de quadros de detecção de 15-17 no RaspberryPi-4 seguindo este tutorial.

Suprimentos

1. Raspberry Pi 4B (qualquer variante)

2. Fonte de alimentação compatível com Raspberry Pi 4B

3. Cartão micro SD de 8 GB ou maior

4. Monitorar

5. Cabo micro-HDMI

6. Mouse

7. Teclado

8. laptop ou outro computador (Ubuntu-16.04 de preferência) para programar o cartão de memória

9. Webcam USB

Etapa 1: Instale o Shunya OS no Raspberry Pi 4

Você precisará de um laptop ou computador (de preferência com Ubuntu-16.04) e um leitor / adaptador de cartão micro SD para carregar o cartão micro SD com o sistema operacional Shunya.

1) Baixe o Shunya OS do site oficial de lançamento

2) Flash Shunya OS no cartão SD usando as etapas abaixo:

i) Clique com o botão direito no arquivo zip baixado e selecione Extrair aqui

ii) Assim que a imagem for descompactada, clique duas vezes na pasta da imagem descompactada na qual você encontrará a imagem e as informações de liberação

iii) Clique com o botão direito na imagem (arquivo.img)

iv) Selecione Abrir com -> Gravador de imagem de disco

v) Escolha o destino como leitor de cartão SD

vi) Digite sua senha

Isso começará a piscar o cartão SD. Seja paciente e espere que o cartão SD seja exibido completamente (100%)

Etapa 2: configuração e conexões

Conforme mostrado na imagem acima, você precisa fazer o seguinte:

1) Insira o cartão micro SD no Raspberry Pi 4.

2) Conecte o mouse e o teclado ao Raspberry Pi 4.

3) Conecte o monitor ao Raspberry Pi 4 via micro-HDMI

4) Conecte a webcam USB ao Raspberry Pi 4

5) Conecte o cabo de alimentação e ligue o Raspberry Pi 4.

Isso inicializará o Shunya OS no RaspberryPi-4. A primeira inicialização pode levar algum tempo, pois o sistema de arquivos é redimensionado para ocupar todo o cartão SD. Depois que o sistema operacional for inicializado, você deverá ver uma tela de login. Aqui estão os detalhes de login:

Nome de usuário: shunya

Senha: shunya

Etapa 3: instalar o Shunyaface (biblioteca de detecção / reconhecimento de rosto)

Para instalar o Shunyaface, precisamos conectar o RaspberryPi-4 ao lan ou wi-fi

1. Para conectar o RPI-4 ao wi-fi, use o seguinte comando:

$ sudo nmtui

2. Para instalar shunyaface e cmake (uma dependência) para compilação dos códigos e git (para baixar o código real), digite o seguinte comando:

$ sudo opkg update && sudo opkg install shunyaface cmake git

Observação: a instalação pode levar cerca de 5 a 6 minutos, dependendo da velocidade da sua internet

Etapa 4: Baixe o código

O código está disponível no github. Você pode baixá-lo usando o seguinte comando:

$ git clone

Explicação do código:

O código fornecido captura quadros continuamente usando a função VideoCapture da Opencv. Esses quadros são atribuídos à função de detecção de Shunyaface que, por sua vez, retorna os quadros com a caixa delimitadora traçada no rosto e os pontos traçados nos olhos, nariz e pontos finais dos lábios. Para sair do código pressione o botão "q". Depois de pressionar "q", o FPS de saída é exibido no terminal.

Etapa 5: compilar o código

Para compilar o código, use o seguinte comando:

$ cd examples / example-Faceetect

$./setup.sh

Etapa 6: execute o código

Depois de ter compilado o código, você pode executá-lo usando o comando.

$./build/facedetect

Agora você deve ver uma janela aberta. Sempre que um rosto estiver na frente da câmera, ele traçará a caixa delimitadora e ficará visível para o usuário na janela que se abriu.

Parabéns. Agora você concluiu com êxito a detecção de rosto em tempo de leitura no RaspberryPi-4 usando aprendizado profundo. Se você gostou deste tutorial, compartilhe o tutorial e estrela nosso repositório github fornecido aqui.