Real Time Face Detection on the RaspberryPi-4

Artikelnummer: RP03042

HAN: Proj007

Versuchen Sie, eine Echtzeit-Gesichtserkennung bei Raspberry Pi 4.

durchzuführen

Kategorie: Project Hub


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Beschreibung

Beschreibung:

Versuchen Sie, eine Echtzeit-Gesichtserkennung bei Raspberry Pi 4.

durchzuführen.

In diesem Projekt verwenden wir die Shunyaface-Bibliothek mit Shunya O/S.Sie können eine Erkennungsbildrate von 15-17 auf der RaspberryPi-4 erreichen, wenn Sie dieses Tutorial befolgen.

Hinweise:

Schritt 1: Installieren Sie Shunya OS auf Raspberry Pi 4

Sie benötigen einen Laptop oder Computer (vorzugsweise mit Ubuntu-16.04) und einen Micro-SD-Kartenleser/-adapter, um die Micro-SD-Karte mit Shunya OS zu laden.

1) Shunya OS von der offiziellen Veröffentlichungsseite herunterladen

2) Flash Shunya OS auf der SD-Karte unter Verwendung der unten angegebenen Schritte:

i) Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die heruntergeladene Zip-Datei und wählen Sie Extrahieren hier

ii) Sobald das Bild entpackt ist, doppelklicken Sie auf den entpackten Bildordner, in dem Sie das Bild und die Veröffentlichungsinformationen finden

iii) Rechtsklick auf das Bild (.img-Datei)

iv) Wählen Sie Öffnen mit -> Disk-Image-Brenner

v) Ziel als SD-Kartenleser wählen

vi) Geben Sie Ihr Passwort ein

Das Blinken der SD-Karte beginnt. Seien Sie geduldig und warten Sie, bis die Sd-Karte vollständig (100%)

geflasht ist.

Schritt 2: Einrichtung und Anschlüsse

Wie in dem Bild oben gezeigt, müssen Sie die folgenden Dinge tun:

1) Mikro-SD-Karte in Raspberry Pi 4.

einlegen

2) Maus &Ampel anschließen; Tastatur an Raspberry Pi 4.

3) Verbinden Sie den Monitor mit Raspberry Pi 4 über Mikro-HDMI

4) Schließen Sie die USB-Webcam an den Raspberry Pi 4

an.

5) Schließen Sie das Stromkabel an und schalten Sie die Raspberry Pi 4.

ein

Das wird das Shunya OS auf der RaspberryPi-4 hochfahren. Der erste Bootvorgang kann einige Zeit dauern, da das Dateisystem die Größe so ändert, dass es die gesamte SD-Karte belegt. Nach dem Hochfahren des Betriebssystems sollten Sie einen Anmeldebildschirm sehen. Hier sind die Anmeldedetails:

Benutzername: shunya

Passwort: shunya

Schritt 3: Installieren Sie Shunyaface(Gesichtserkennungs-/Erkennungsbibliothek)

Um Shunyaface zu installieren, müssen wir das RaspberryPi-4 mit dem lan oder wifi

verbinden.

1. Um den RPI-4 an das Wifi anzuschließen, verwenden Sie folgenden Befehl:

$ sudo nmtui.

2. um shunyaface und cmake (eine Abhängigkeit) zur Kompilierung der Codes und git (zum Herunterladen des eigentlichen Codes) zu installieren, geben Sie folgenden Befehl ein:

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

Hinweis: Die Installation kann je nach Internet-Geschwindigkeit etwa 5-6 Minuten dauern.

Schritt 4: Herunterladen des Kodex

Der Code ist auf github( Klicken Sie hier.) verfügbar. Sie können ihn mit dem folgenden Befehl herunterladen:

$ git-Klon https://github.com/shunyaos/shunyaface.git

Code-Erklärung:

Der gegebene Code nimmt kontinuierlich Bilder mit der VideoCapture-Funktion von Opencv auf. Diese Einzelbilder werden an die Detektionsfunktion von Shunyaface übergeben, die wiederum die Einzelbilder mit dem Bounding Box auf dem Gesicht und den Punkten auf den Augen, der Nase und den Lippenendenpunkten zurückgibt. Um den Code zu verlassen, drücken Sie die "q"-Taste. Nach dem Drücken von "q" wird die Ausgabe-FPS auf dem Terminal angezeigt.

Schritt 5: Kompilieren Sie den Code

Um den Code zu kompilieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:

$ cd-Beispiele/Beispielflächenerkennung

$ ./setup.sh

Schritt 6: Führen Sie den Code aus

Wenn Sie den Code einmal kompiliert haben, können Sie ihn mit dem Befehl

ausführen.

$ ./Gebäude/Gesichtserkennung

Sie sollten nun ein Fenster geöffnet sehen. Immer wenn sich ein Gesicht vor der Kamera befindet, zeichnet es den Begrenzungsrahmen und ist für den Benutzer in dem geöffneten Fenster sichtbar.

Glückwunsch. Sie haben nun erfolgreich die Gesichtserkennung zur Lesezeit auf der RaspberryPi-4 unter Verwendung von Tiefenlernen abgeschlossen. Wenn Ihnen dieses Tutorial gefällt, teilen Sie es bitte mit anderen und geben Sie unser github-Repository mit dem Stern an, der hier.

Kit enthält:

  • 1x Himbeere Pi 4B (jede Variante)
  • 1x Himbeere Pi 4B-konforme Stromversorgung
  • 1x 16GB Micro-SD-Karte (mit Adapter)
  • 1x 7-Zoll-LCD-HDMI-Bildschirm(1024x600)
  • 1x Mikro-HDMI-Kabel
  • 1x Webcam für Himbeere Pi

Sonstiges

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