Índice:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2025-01-13 06:58
Neste instrutível, vou mostrar como você pode detectar rosto e olhos usando raspberry pi e opencv. Este é o meu primeiro instrutível no opencv. Eu segui muitos tutoriais para configurar o cv aberto no framboesa, mas todas as vezes encontrei alguns erros. De qualquer forma resolvi esses erros e pensei em escrever instrutível para que todos possam instalá-lo sem qualquer dificuldade
Coisas necessárias:
1. Framboesa pi zero
2. cartão SD
3. Módulo de câmera
Este processo de instalação levará mais de 13 horas, portanto, planeje a instalação de acordo
Etapa 1: baixar e instalar a imagem Raspbian
Baixe raspbian stretch com imagem de desktop do site raspberry pi
www.raspberrypi.org/downloads/raspbian
Em seguida, insira o cartão de memória em seu laptop e queime a imagem raspbian usando a ferramenta etcher
Baixe o ethcher aqui
Depois de gravar a imagem, conecte o cartão de memória em seu raspberry pi e ligue o raspberry
Etapa 2: Configurando o Opencv
Após o processo de inicialização, abra o terminal e siga as etapas para instalar o opencv e configurar o ambiente virtual para o opencv
Passos:
1. Cada vez que você inicia qualquer nova instalação, é melhor atualizar os pacotes existentes
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
Tempo: 2m 30 seg
2. Em seguida, instale as ferramentas de desenvolvedor
$ sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
Tempo: 50 s
3. Agora pegue os pacotes de E / S de imagem necessários
$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev
Tempo: 37 s
4. Pacotes de E / S de vídeo
$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev
$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
Tempo: 36 s
5. Instale o desenvolvimento GTK
$ sudo apt-get install libgtk2.0-dev
Tempo: 2m 57s
6. Pacotes de otimização
$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
Tempo: 1 min
7. Agora instale o python 2.7 se não estiver lá. No meu caso já estava instalado mas ainda verifique
$ sudo apt-get install python2.7-dev
Tempo: 55 s
8. Agora baixe o código-fonte do opencv e descompacte-o
$ cd ~
$ wget -O opencv.zip
$ unzip opencv.zip
Tempo: 1m 58 seg
9. Baixando o repositório opencv_contrib
$ wget -O opencv_contrib.zip
$ unzip opencv_contrib.zip
Tempo: 1m 5seg
10. Agora opencv e opencv_contrib foram expandidos, exclua seus arquivos zip para economizar espaço
$ rm opencv.zip opencv_contrib.zip
Tempo: 2 seg
11. Agora instale o pip
$ wget
$ sudo python get-pip.py
Tempo: 50 s
12. Instale o virtualenv e o virtualenvwrapper, isso nos permitirá criar ambientes Python separados e isolados para nossos projetos futuros
$ sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper
$ sudo rm -rf ~ /.cache / pip
Tempo: 30 s
13. Após a instalação, abra ~ /.profile
$ nano ~ /.profile
e adicione essas linhas ao final do arquivo
# virtualenv e virtualenvwrapper
export WORKON_HOME = $ HOME /.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
Agora fonte seu ~ /.profile para recarregar as mudanças
$ source ~ /.profile
Tempo: 20 s
14. Agora crie um env virtual python chamado cv
$ mkvirtualenv cv
Tempo: 10 seg
15. O próximo passo é instalar o numpy. Isso levará pelo menos meia hora para que você possa tomar um café e comer sanduíches
$ pip install numpy
Tempo: 36m
16. Agora compile e instale o opencv e certifique-se de que está no ambiente virtual cv usando este comando
$ workon cv
e, em seguida, configure a compilação usando Cmake
$ cd ~ / opencv-3.0.0 /
$ mkdir compilar $ cd compilar $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE = RELEASE / -D CMAKE_INSTALL_PREFIX = / usr / local / -D INSTALL_C_EXAMPLES = ON / -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON / -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH = ~ / opencv_contrib_contrib..0 / módulos / opencv_contrib0.0 / 3.0_contribULES_EXTRA_MODULES_PATH = 3.0_contribulES_EXTRA_MODULES_PATH = 3.0. D BUILD_EXAMPLES = ON -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS = OFF..
Tempo: 5mins
17. Agora que o build está configurado, execute make para iniciar o processo de compilação. Isso vai demorar um pouco, então você pode deixar rodar durante a noite
$ make
No meu caso, 'make' gerou um erro relacionado ao ffpmeg. Depois de muita pesquisa, encontrei a solução. Vá para a pasta opencv 3.0, em seguida, os módulos, em seguida, dentro de videoio, vá para src e substitua o cap_ffpmeg_impl.hpp por este arquivo
github.com/opencv/opencv/blob/f88e9a748a37e5df00912524e590fb295e7dab70/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp e execute make novamente
Tempo: 13 horas
Se for compilado sem nenhum erro, instale-o no raspberry pi usando:
$ sudo make install
$ sudo ldconfig
Tempo: 2 min 30 seg
18. Após completar a etapa 17, suas ligações opencv devem estar em /usr/local/lib/python-2.7/site-packages. Verifique isso usando este
$ ls -l /usr/local/lib/python2.7/site-packages
total 1549 -rw-r - r-- 1 equipe raiz 1677024 3 de dezembro 09:44 cv2.so
19. Agora, a única coisa que resta é um link simbólico do arquivo cv2.so no diretório site-packages do ambiente cv
$ cd ~ /.virtualenvs / cv / lib / python2.7 / site-packages /
$ ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so cv2.so
20. Verifique sua instalação opencv usando:
$ workon cv
$ python >>> import cv2 >>> cv2._ version_ '3.0.0' >>>
Etapa 3: detecção de rosto e olhos
Agora vamos tentar a detecção de rosto
A primeira coisa a fazer é habilitar a câmera usando:
$ sudo raspi-config
Isso abrirá uma tela de configuração. Use as teclas de seta para rolar para baixo até a Opção 5: Ativar câmera, pressione a tecla Enter para ativar a câmera e, em seguida, use a seta para baixo até o botão Concluir e pressione Enter novamente. Por último, você precisará reiniciar o Raspberry Pi para que a configuração tenha efeito.
Agora instale picamera [array] no ambiente cv. Para isso, verifique se você está em um ambiente cv. Se você reiniciou seu pi, para entrar novamente no ambiente cv, basta digitar:
$ source ~ /.profile
$ workon cv
Agora instale a câmera pi
$ pip install "picamera [array]"
Execute o face-detection-test.py bu usando:
python face-detection-test.py
Se ocorrer algum erro, basta digitar este comando antes de executar o script
sudo modprobe bcm2835-v4l2
Agora você está pronto para fazer a detecção de rosto. Experimente e compartilhe seus resultados
Saúde!