INHOUDSOPGAWE:
- Voorrade
- Stap 1: Installeer Shunya OS op Raspberry Pi 4
- Stap 2: Installeer Shunyaface
- Stap 3: Voorbeeldkode en -uitset
Video: Gesigsopsporing op Raspberry Pi 4B in 3 stappe: 3 stappe
2024 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2024-01-30 07:23
In hierdie Instructable gaan ons gesigsopsporing uitvoer op Raspberry Pi 4 met Shunya O/S met behulp van die Shunyaface-biblioteek. Shunyaface is 'n biblioteek vir gesigherkenning/opsporing. Die doel van die projek is om die vinnigste opsporings- en herkenningssnelheid te bereik met hardeware met lae krag, sodat entoesiaste soos u u droom -AI -projekte vinniger kan laat lewe.
Voorrade
Framboos Pi 4B (enige variant)
Raspberry Pi 4B -voldoenende kragbron
8 GB of groter micro SD -kaart
Monitor
mikro-HDMI-kabel
Muis
Sleutelbord
skootrekenaar of 'n ander rekenaar om die geheue kaart te programmeer
Stap 1: Installeer Shunya OS op Raspberry Pi 4
U benodig 'n skootrekenaar of rekenaar met 'n micro SD -kaartleser/adapter om die micro SD -kaart met Shunya OS te laai.
Laai Shunya OS af vanaf die amptelike webwerf
Knipper Shunya OS op die SD-kaart volgens die stappe wat hier gegee word: Flash Shunya OS op Raspberry Pi 4.
Plaas die mikro -SD -kaart in die Raspberry Pi 4.
Koppel die muis en die sleutelbord aan die Raspberry Pi 4.
Koppel monitor aan Raspberry Pi 4 via mikro-HDMI
Koppel die kragkabel en skakel die Raspberry Pi 4 aan.
Die Raspberry Pi 4 moet oplaai met Shunya OS.
Stap 2: Installeer Shunyaface
Shunyaface is 'n biblioteek vir gesigsopsporing/herkenning vir alle borde wat deur Shunya OS ondersteun word.
Om Shunyaface te installeer, moet ons dit aan die wifi koppel
1. Koppel aan die wifi met die opdrag:
$ sudo nmtui
2. Dit is maklik om shunyaface en cmake te installeer, voer die volgende opdragte uit:
$ sudo apt -opdatering
$ sudo apt installeer shunyaface cmake
Stap 3: Voorbeeldkode en -uitset
In die kode hierbo word 'n beeld gelees met behulp van die imread -funksie. Hierdie raam word oorgedra na die opsporingsfunksie wat 'n omringende boks op die gesig terugbring en ook die punte op die eindpunte van die lippe en die middel van die oë teken.
Laai die kode af saam met die nodige lêers hieronder en ontlaai die lêers met die onderstaande opdragte:
$ tar -xvzf sample -facedetect.tar.gz
$ cd sample-facedetect
Stel dit op met die opdrag
$./setup.sh
Begin dit met die opdrag
$./build/facedetect
Dit sal u 'n prentjie wys met 'n bespeurde gesig.
Skryf u eie kode en stel dit op
1. Wysig src/facedetect-sample.cpp lêer en voeg u kode daar by.
2. voer dan hierdie opdrag uit om binêre op te stel en te bou
$./setup.sh
3. Begin dit met die opdrag
$./build/facedetect
Gevolgtrekking: Shunyaface kan u help om 'n gesig in 'n paar reëls kodes op te spoor of te herken. As u van hierdie tutoriaal hou, hou daarvan, deel dit en speel ook ons github -bewaarplek wat hier gegee word
Aanbeveel:
MATLAB Maklike gesigsopsporing: 4 stappe
MATLAB Easy Face Detection: Die hoofdoel van hierdie instruksies is om aan te toon hoe maklik die beeldverwerking sal wees. Met behulp van MATLABFace -opsporing en -opsporing was 'n belangrike en aktiewe navorsingsveld, so daarom gaan ek verduidelik hoe dit gedoen kan word
IP-kamera met gesigsopsporing met behulp van die ESP32-CAM-bord: 5 stappe
IP-kamera met gesigsopsporing met behulp van die ESP32-CAM-bord: hierdie pos is anders as die ander, en ons kyk na die baie interessante ESP32-CAM-bord wat verrassend goedkoop is (minder as $ 9) en maklik om te gebruik. Ons skep 'n eenvoudige IP -kamera waarmee u 'n lewendige videostroom kan stroom met die 2
Opencv Gesigsopsporing, opleiding en herkenning: 3 stappe
Opencv Gesigsopsporing, opleiding en herkenning: OpenCV is 'n oopbron -rekenaarvisie -biblioteek wat baie gewild is vir die uitvoering van basiese beeldverwerkingstake soos vervaging, beeldvermenging, verbetering van beeld sowel as videokwaliteit, drempelwaarde, benewens beeldverwerking, dit bewys
Gesigsopsporing en glimlagopsporing van Halloween -robotte: 8 stappe (met foto's)
Gesigsopsporing en glimlagopsporing van Halloween -robotte: Halloween kom! Ons het besluit om iets gaafs te bou. Ontmoet Ghosty en Skully robots. Hulle kan u gesig volg en weet wanneer u glimlag om saam met u te lag! Hierdie projek is nog 'n voorbeeld van die gebruik van die iRobbie -app wat die iPhone na
Real-time gesigsopsporing op die FramboosPi-4: 6 stappe (met foto's)
Real Time Face Detection op die RaspberryPi-4: In hierdie instruksies gaan ons real-time gesigdeteksie uitvoer op Raspberry Pi 4 met Shunya O/S met behulp van die Shunyaface-biblioteek. U kan 'n opsporingsraamkoers van 15-17 op die RaspberryPi-4 bereik deur hierdie tutoriaal te volg