Detecção visual de objetos com uma câmera (TfCD): 15 etapas (com imagens)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:39

Serviços cognitivos que podem reconhecer emoções, rostos de pessoas ou objetos simples ainda estão em um estágio inicial de desenvolvimento, mas com o aprendizado de máquina, essa tecnologia está cada vez mais se desenvolvendo. Podemos esperar ver mais dessa magia no futuro.

Para um projeto da TU Delft para TfCD, decidimos usar os serviços cognitivos de visão fornecidos pela Microsoft para demonstrar como realizar uma análise de reconhecimento de visão em fotos. (Veja o vídeo).

NOTA!

A parte eletrônica e o código funcionam bem, mas a conexão com a internet no TU Delft estava desligada, então não temos um vídeo adequado. Faremos o upload de um apropriado mais tarde! Obrigado pela compreensão!

Etapa 1: Obtenha sua chave de API

Primeiro, vá para o site de serviços cognitivos do Azure e obtenha a chave de API do Computer Vision no site da Microsoft. O link está abaixo:

EXTRA: se você quiser experimentar a API para se divertir um pouco, pegue a chave para reconhecimento facial e reconhecimento de emoção também. Baixe o Visual Studios (a versão da comunidade está bem) e também baixe o código do github para colocar no Visual Studios.

Visual Studios:

Github:

Etapa 2: Reúna o seu hardware

Comece com o Módulo de câmera Raspberry Pi, usando Python e picamera. Você vai tirar fotos, gravar vídeos e aplicar efeitos de imagem. Para começar, você precisará de:

• Raspberry Pi, placa de câmera V2, 8 MP
• Raspberry Pi 3, Modelo B, 1 GB de RAM para codificação
• LCD de caracteres Adafruit 16x2
• Passe o mouse para criar um link para o Raspberry Pi
• Teclado para conectar-se ao Raspberry Pi
• Monitor para vincular ao Raspberry Pi
• Cabo Ethernet para conectar o Raspberry Pi à web
• Laptop para entrada
• Conjunto de solda para soldar seu LCD

Etapa 3: Solde seu LCD

Use o site da Adafruit para soldar seu LCD corretamente. O link está abaixo:

learn.adafruit.com/adafruit-16x2-character…

Etapa 4: Baixe o NOOBS para o seu Raspberry Pi

Baixe o Raspbian para colocar o Raspberry Pi em funcionamento!

www.raspberrypi.org/downloads/noobs/

Veja seu Raspberry Pi como um pequeno computador. Necessita de monitor, mouse, teclado e internet. Conecte-os ao seu Raspberry Pi.

Etapa 5: Primeiros passos com Picamera

O módulo de câmera é um ótimo acessório para o Raspberry Pi, permitindo aos usuários tirar fotos e gravar vídeos em full HD. Em primeiro lugar, com o Pi desligado, você precisará conectar o Módulo da câmera à porta da câmera do Raspberry Pi, em seguida, inicie o Pi e verifique se o software está ativado. Siga as imagens para as próximas etapas!

Etapa 6: localize a porta da câmera e conecte a câmera

Etapa 7: Abra a ferramenta de configuração Raspberry Pi no menu principal

Etapa 8: Certifique-se de que o software da câmera esteja ativado

Etapa 9: visualização da câmera

Agora que sua câmera está conectada e o software ativado, você pode começar experimentando a visualização da câmera.

• Abra o Python 3 no menu principal
• Abra um novo arquivo e salve-o como camera.py. É importante que você não o salve como picamera.py.
• Insira o seguinte código:

1. de picamera import PiCamera
2. do tempo importar dormir
3. camera = PiCamera ()
4. camera.start_preview () sleep (10) camera.stop_preview ()

• Salve com Ctrl + S e execute com F5. A visualização da câmera deve ser mostrada por 10 segundos e, em seguida, fechada. Mova a câmera para ver o que ela vê.
• A visualização da câmera ao vivo deve preencher a tela

Etapa 10: imagens estáticas

O uso mais comum do Módulo de Câmera é tirar fotos.

Corrija seu código para reduzir o sono e adicione uma linha camera.capture ():

camera.start_preview ()

dormir (5)

camera.capture ('/ home / pi / Desktop / image.jpg')

camera.stop_preview ()

• Execute o código e você verá a visualização da câmera aberta por 5 segundos antes de capturar uma imagem estática. Você verá a visualização ajustada para uma resolução diferente momentaneamente, conforme a foto é tirada.
• Você verá sua foto na área de trabalho. Clique duas vezes no ícone do arquivo para abri-lo.

Etapa 11: Sua câmera está funcionando

SIM! Próxima Etapa!

Etapa 12: Pegue seu kit de LCD montado e teste

Ative o LCD seguindo as subetapas:

Configurando o LCD

uma.

Instalando o LCD e testando se o LCD está soldado corretamente!

b.

Etapa 13: Obtenha o código para instalá-lo em seu dispositivo feito por você mesmo

Obtenha o código do github:

NOTA: O código não parece funcionar bem no Tronny. Use o Terminal do Raspbian para iniciar o código. Coloque o código (ComputerVision.py) no mapa: home / pi / Adafruit_Python_CharLCD / examples (por algum motivo, ele só funciona dessa maneira, outros métodos só fornecerão erros inexplicáveis)

Abra seu Terminal e digite:

cd Adafruit_Python_CharLCD / examples

./ComputerVision.py

Etapa 14: tire uma foto