
Obsah:
2025 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2025-01-23 14:38


V tomto Instructable budeme provádět detekci obličeje v reálném čase na Raspberry Pi 4 s Shunya O/S pomocí knihovny Shunyaface. Pomocí tohoto tutoriálu můžete na RaspberryPi-4 dosáhnout detekční snímkové frekvence 15-17.
Zásoby
1. Raspberry Pi 4B (libovolná varianta)
2. Napájecí zdroj kompatibilní s Raspberry Pi 4B
3. 8 GB nebo větší karta micro SD
4. Monitor
5. Kabel micro-HDMI
6. Myš
7. Klávesnice
8. notebook nebo jiný počítač (nejlépe Ubuntu-16.04) pro programování paměťové karty
9. Webová kamera USB
Krok 1: Nainstalujte si Shunya OS na Raspberry Pi 4
K načtení karty micro SD s operačním systémem Shunya budete potřebovat notebook nebo počítač (nejlépe s Ubuntu-16.04) a čtečku/adaptér karty micro SD.
1) Stáhněte si Shunya OS z oficiálního vydání
2) Flash Shunya OS na SD kartě pomocí níže uvedených kroků:
i) Klepněte pravým tlačítkem myši na stažený soubor zip a zde vyberte možnost Extrahovat
ii) Jakmile je obrázek rozbalen, dvakrát klikněte na složku rozbaleného obrázku, ve které najdete obrázek a informace o vydání
iii) Klikněte pravým tlačítkem na obrázek (soubor.img)
iv) Vyberte Otevřít pomocí -> Zapisovač diskových obrazů
v) Jako čtečku karet SD vyberte cíl
vi) Zadejte své heslo
Tím začne blikat SD karta. Buďte trpěliví a počkejte, až karta Sd úplně zabliká (100%)
Krok 2: Nastavení a připojení

Jak je znázorněno na obrázku výše, musíte udělat následující věci:
1) Vložte kartu micro SD do Raspberry Pi 4.
2) Připojte myš a klávesnici k Raspberry Pi 4.
3) Připojte monitor k Raspberry Pi 4 přes micro-HDMI
4) Připojte webovou kameru USB k Raspberry Pi 4
5) Připojte napájecí kabel a zapněte Raspberry Pi 4.
Tím se spustí operační systém Shunya na RaspberryPi-4. První spuštění může chvíli trvat, protože souborový systém změní velikost, aby obsadil celou kartu SD. Po spuštění operačního systému byste měli vidět přihlašovací obrazovku. Zde jsou přihlašovací údaje:
Uživatelské jméno: shunya
Heslo: shunya
Krok 3: Nainstalujte si Shunyaface (knihovna detekce/rozpoznávání obličejů)
K instalaci Shunyaface potřebujeme připojit RaspberryPi-4 k síti LAN nebo WiFi
1. Pro připojení RPI-4 k wifi použijte následující příkaz:
$ sudo nmtui
2. Chcete -li nainstalovat shunyaface a cmake (závislost) pro kompilaci kódů a git (pro stažení aktuálního kódu), zadejte následující příkaz:
$ sudo opkg update && sudo opkg install shunyaface cmake git
Poznámka: Instalace může trvat přibližně 5-6 minut v závislosti na rychlosti vašeho internetu
Krok 4: Stáhněte si kód
Kód je k dispozici na github. Můžete si jej stáhnout pomocí následujícího příkazu:
$ git klon
Vysvětlení kódu:
Daný kód zachycuje snímky nepřetržitě pomocí funkce VideoCapture Opencv. Tyto rámce jsou dány detekční funkci Shunyaface, která zase vrací rámce s ohraničujícím rámečkem vykresleným na obličeji a tečkami vykreslenými na očích, nosu a koncových bodech rtů. Pro ukončení kódu stiskněte tlačítko „q“. Po stisknutí „q“se na terminálu zobrazí výstupní FPS.
Krok 5: Sestavte kód
K kompilaci kódu použijte následující příkaz:
$ cd příklady/příklad tváří v tvář
$./setup.sh
Krok 6: Spusťte kód
Jakmile jste zkompilovali kód, můžete jej spustit pomocí příkazu.
$./build/facedetect
Nyní byste měli vidět otevřené okno. Kdykoli je obličej před kamerou, vykreslí ohraničující rámeček a bude viditelný pro uživatele v okně, které se otevřelo.
Gratulujeme. Nyní jste na RaspberryPi-4 pomocí hloubkového učení úspěšně dokončili rozpoznávání obličeje v době čtení. Pokud se vám tento návod líbí, lajkujte, sdílejte tutoriál a označte hvězdičkou naše zde uvedené úložiště github.
Doporučuje:
Combat Drones Quadcopters aka a Real Dogfight Experience: 8 Steps (with Pictures)

Combat Drones Quadcopters aka a Real Dogfight Experience: Vítejte v mém " ible " #37 Musíme přiznat, že současné bitevní drony na trhu jsou trochu nepořádné. Je velmi těžké pochopit, kdo vyhrává a kdo prohrává. Když spadne jeden dron, následuje druhý (naráží do sebe
IoT Base Platform With RaspberryPi, WIZ850io: Platform Device Driver: 5 Steps (with Pictures)

IoT Base Platform With RaspberryPi, WIZ850io: Platform Device Driver: Znám platformu RaspberryPi pro IoT. WIZnet nedávno oznámil WIZ850io. Implementoval jsem tedy aplikaci RaspberryPi úpravou ethernetového SW, protože se zdrojovým kódem si poradím snadno. Ovladač zařízení platformy můžete vyzkoušet prostřednictvím RaspberryPi
Real-time Face Recognition: an End-to-end Project: 8 Steps (with Pictures)

Real-time Face Recognition: an End-to-end Project: Na mém posledním tutoriálu zkoumajícím OpenCV jsme se naučili AUTOMATICKÉ SLEDOVÁNÍ OBJEKTU VISION. Nyní použijeme náš PiCam k rozpoznávání tváří v reálném čase, jak můžete vidět níže: Tento projekt byl proveden s touto fantastickou „Open Source knihovnou počítačového vidění“a
Time Lapse Dolly: 3 Steps (with Pictures)

Time Lapse Dolly: Pokud jste vždy snili o vytváření vlastních pohybových časosběrných videí, ale postrádali nekonečné finanční prostředky na nákup časosběrných zařízení a nebyli skvělí s elektronikou nebo programováním, pak je to Instructable pro vás. Můj cíl s tímto a všemi mými instructabl
Time Warp: 4 Steps (with Pictures)

Time Warp: Toto je kryt náboje Cadillac z roku 1962, který jsem pomocí hodinové sady a některých nástrojů převedl na pracovní hodiny