Sadržaj:
- Supplies
- Korak 1: Instalirajte Shunya OS na Raspberry Pi 4
- Korak 2: Instalirajte Shunyaface
- Korak 3: Primjer koda i izlaz
Video: Prepoznavanje lica na Raspberry Pi 4B u 3 koraka: 3 koraka
2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja izmjena: 2024-01-30 08:04
U ovom Instructableu ćemo izvršiti detekciju lica na Raspberry Pi 4 sa Shunya O/S koristeći Shunyaface Library. Shunyaface je biblioteka za prepoznavanje/otkrivanje lica. Cilj projekta je postići najbržu brzinu otkrivanja i prepoznavanja pomoću hardvera male snage, pa entuzijasti poput vas mogu brže oživjeti vaše projekte AI iz snova.
Supplies
Raspberry Pi 4B (bilo koja varijanta)
Napajanje kompatibilno sa Raspberry Pi 4B
8GB ili veća mikro SD kartica
Monitor
mikro HDMI kabl
Miš
Keyboard
laptop ili drugi računar za programiranje memorijske kartice
Korak 1: Instalirajte Shunya OS na Raspberry Pi 4
Za učitavanje mikro SD kartice sa operativnim sistemom Shunya potreban vam je laptop ili računar sa čitačem/adapterom za mikro SD karticu.
Preuzmite Shunya OS sa službene web stranice za izdanje
Bljeskanje Shunya OS-a na SD-kartici pomoću koraka navedenih ovdje: Bljeskanje Shunya OS-a na Raspberry Pi 4.
Umetnite mikro SD karticu u Raspberry Pi 4.
Povežite miš i tastaturu sa Raspberry Pi 4.
Povežite monitor s Raspberry Pi 4 putem mikro-HDMI-a
Priključite kabel za napajanje i uključite Raspberry Pi 4.
Raspberry Pi 4 bi se trebao pokrenuti sa Shunya OS.
Korak 2: Instalirajte Shunyaface
Shunyaface je biblioteka za otkrivanje/prepoznavanje lica za sve ploče koje podržava Shunya OS.
Da bismo instalirali Shunyaface, moramo ga spojiti na wifi
1. Povežite se na wifi pomoću naredbe:
$ sudo nmtui
2. Instaliranje shunyaface i cmake je jednostavno, pokrenite sljedeće naredbe:
$ sudo apt update
$ sudo apt install shunyaface cmake
Korak 3: Primjer koda i izlaz
U gornjem kodu slika se čita pomoću funkcije imread. Ovaj okvir se prosljeđuje funkciji otkrivanja koja vraća ograničavajući okvir na licu i također iscrtava tačke na krajnjim tačkama usana i centru očiju.
Preuzmite kôd zajedno s dolje navedenim datotekama i raspakirajte datoteke pomoću naredbi navedenih u nastavku:
$ tar -xvzf sample -facedetect.tar.gz
$ cd sample-facedetect
Kompajlirajte ga pomoću naredbe
$./setup.sh
Pokrenite ga pomoću naredbe
$./build/facedetect
Ovo će vam pokazati sliku sa otkrivenim licem.
Napišite vlastiti kod i kompajlirajte
1. Uredite datoteku src/facedetect-sample.cpp i tamo dodajte svoj kôd.
2. zatim pokrenite ovu naredbu za kompajliranje i izgradnju binarnih datoteka
$./setup.sh
3. Pokrenite ga pomoću naredbe
$./build/facedetect
Zaključak: Shunyaface vam može pomoći da otkrijete ili prepoznate lice u nekoliko redova kodova. Ako vam se sviđa ovaj vodič, lajkujte ga, podijelite i označite zvjezdicom naše github spremište dato ovdje
Preporučuje se:
Abellcadabra (sistem zaključavanja vrata za prepoznavanje lica): 9 koraka
Abellcadabra (Sistem zaključavanja vrata za prepoznavanje lica): Ležeći tokom karantene, pokušao sam pronaći način da ubijem vrijeme izgradnjom prepoznavanja lica za kućna vrata. Nazvao sam ga Abellcadabra - što je kombinacija između Abracadabre, čarobne fraze sa zvonom na vratima koje samo čujem. LOL
Ogledalo za prepoznavanje lica sa tajnim odjeljkom: 15 koraka (sa slikama)
Ogledalo za prepoznavanje lica s tajnim pretincem: Uvijek su me zanimali uvijek kreativni tajni odjeljci koji se koriste u pričama, filmovima i slično. Stoga sam, kad sam vidio natjecanje u tajnim odjeljcima, odlučio eksperimentirati s tom idejom i napraviti ogledalo običnog izgleda koje otvara
Otkrivanje lica, obuka i prepoznavanje Opencv lica: 3 koraka
Otkrivanje lica, obuka i prepoznavanje lica Opencv: OpenCV je biblioteka računarskog vida otvorenog koda koja je vrlo popularna za obavljanje osnovnih zadataka obrade slika, kao što su zamućivanje, miješanje slika, poboljšanje slike, kao i kvaliteta videa, određivanje praga itd. Osim obrade slike, to je prov
Sigurnosni sistem za prepoznavanje lica za hladnjak sa Raspberry Pi: 7 koraka (sa slikama)
Sigurnosni sistem za prepoznavanje lica za hladnjak s Raspberry Pi: Pretražujući internet otkrio sam da cijene sigurnosnih sistema variraju od 150 do 600 USD i više, ali ne mogu se sva rješenja (čak ni ona vrlo skupa) integrirati s drugim pametni alati u vašem domu! Na primjer, ne možete postaviti
Prepoznavanje lica+prepoznavanje: 8 koraka (sa slikama)
Prepoznavanje lica+prepoznavanje: Ovo je jednostavan primjer pokretanja otkrivanja i prepoznavanja lica pomoću OpenCV -a sa kamere. NAPOMENA: NAPRAVIO SAM OVAJ PROJEKT ZA TAKMIČENJE SENZORA I KORISTIO SAM KAMERU KAO SENZOR ZA PRAĆENJE I PRIZNAVANJE LICA. Dakle, naš ciljU ovoj sesiji, 1. Instalirajte Anacondu