Распознавание лиц с помощью OpenCV и Raspberry Pi

ОБ ЭТОМ ПРОЕКТЕ
В этом проекте мы будем распознавать лица, используя OpenCV и Raspberry Pi.

ОБОРУДОВАНИЕ, ИСПОЛЬЗУЕМОЕ В ЭТОМ ПРОЕКТЕ

Raspberry Pi 3 Model B
Raspberry Pi Camera module

ИСТОРИЯ

Описание Проекта:

В этом проекте мы используем OpenCV в Raspberry Pi. Проект используется для обнаружения человеческого лица с помощью инструмента OpenCV. Чтобы выполнить обнаружение объектов с помощью каскадных файлов, для сначала вам нужны сами каскадные файлы. Для чрезвычайно популярных задач этот файл уже существует.

Используемое программное обеспечение

1.Raspian OS:

Это рекомендуемая ОС для Raspberry Pi. Вы можете также установить другие ОС от третьей стороны. Raspbian OS – это ОС на основе debian. Мы можем установить его из установщика noobs. Вы можете получить ссылку отсюда

2.Putty:
PuTTY – клиент SSH и telnet, разработанный Simon Tatham для платформы Windows. PuTTY – это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое доступно с исходным кодом и разрабатывается и поддерживается группой добровольцев. Здесь мы используем PuTTY для удаленного доступа к малине.

Вы можете скачать PuTTY здесь

3.OpenCV:
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) представляет собой библиотеку программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. OpenCV была создана для обеспечения общей инфраструктуры приложений для компьютерного зрения и ускорения использования восприятия машины в коммерческих продуктах. Будучи лицензированным BSD продуктом, OpenCV упрощает для бизнеса использование и изменение кода. В библиотеке имеется более 2500 оптимизированных алгоритмов, которые включают в себя полный набор классических и современных алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения. Эти алгоритмы могут использоваться для обнаружения и распознавания лиц, идентификации объектов, классификации действий человека в видео, отслеживания движения камеры, отслеживания движущихся объектов и извлечения 3D-моделей объектов.

Используемое оборудование

Здесь вам понадобятся только два устройства:
1. Raspberry Pi:
Это последняя версия Raspberry Pi. В ней встроены Bluetooth и Wi-Fi, ранее приходилось использовать Wi-Fi свисток в одном из портов USB. Всего в RPI3 40 контактов. Из 40 контактов 26 являются контактами GPIO, а остальные – штырьками питания или заземления (плюс два вывода ID EEPROM.)



Имеется 4 порта USB и 1 слот Ethernet, один порт HDMI, 1 порт аудиовыхода и 1 порт micro usb, а также многое другое. Есть один слот для карт micro sd, в котором мы должны установить карту micro sd с рекомендованной операционной системой. Существует два способа взаимодействия с вашим Raspberry Pi. Вы можете напрямую взаимодействовать через порт HDMI, подключая кабель HDMI к VGA, а также клавиатуру и мышь, а также вы можете взаимодействовать с любой системой через SSH (Secure Shell). (Например, через putty ssh.)

2. Raspberry Pi Camera:
Модуль камеры Raspberry Pi можно использовать для съемки видео высокой четкости, а также фотографий неподвижных изображений. Его легко использовать новичкам, но также есть много возможностей модуль может предложить продвинутым пользователям. Существует множество примеров онлайн-пользователей, которые используют его для time-lapse, slow-motion видео и других проектов. Вы также можете использовать библиотеки, связанные с камерой, для создания эффектов.

Установка OpenCV

Шаги установки OpenCV для Python на Raspberry Pi:

1) sudo apt-get update

2) sudo apt-get upgrade

3) sudo apt-get install build-essential

4) sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

5)sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

6) sudo apt-get install python-opencv

7) sudo apt-get install python-matplotlib

Настройка и включение камеры
Для обнаружения лиц вам необходимо настроить PiCamera. Шаги для включения камеры приведены ниже:

После выполнения этих шагов сначала вы можете захотеть проверить включена ли камера, сделав одно изображение с помощью команды:

sudo raspistill -o filename.jpg

Если камера включена успешно, вы получите изображение в той же папке.

Схема подключения

Програмный код

ZIP-архив с кодом проекта

Оригинальная статья https://www.hackster.io/deligence-technologies/face-detection-using-opencv-with-raspberry-pi-93a8fe?ref=channel&ref_id=425_trending___&offset=13

Оставить ответ

Обязательные поля помечены*

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.