Tartalomjegyzék:
- Kellékek
- 1. lépés: Telepítse a Shunya OS -t a Raspberry Pi 4 -re
- 2. lépés: Telepítse a Shunyaface -t
- 3. lépés: Példakód és kimenet
Videó: Arcfelismerés a Raspberry Pi 4B készüléken 3 lépésben: 3 lépésben
2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:39
Ebben az utasításban az arcfelismerést fogjuk elvégezni a Raspberry Pi 4 rendszeren a Shunya O/S alkalmazással a Shunyaface Library segítségével. A Shunyaface egy arcfelismerő/felismerő könyvtár. A projekt célja a leggyorsabb észlelési és felismerési sebesség elérése az alacsony energiafogyasztású hardverekkel, így az olyan rajongók, mint te, gyorsabban életre kelthetik álmai AI -projektjeit.
Kellékek
Raspberry Pi 4B (bármilyen változat)
Raspberry Pi 4B kompatibilis tápegység
8 GB vagy nagyobb micro SD kártya
Monitor
mikro-HDMI kábel
Egér
Billentyűzet
laptop vagy más számítógép a memóriakártya programozásához
1. lépés: Telepítse a Shunya OS -t a Raspberry Pi 4 -re
A micro SD kártya Shunya operációs rendszerrel történő betöltéséhez laptopra vagy számítógépre lesz szüksége, amelyen micro SD kártyaolvasó/adapter található.
Töltse le a Shunya OS -t a hivatalos kiadási oldalról
Villogó Shunya OS az SD-kártyán az itt megadott lépések szerint: Villogó Shunya OS a Raspberry Pi 4 rendszeren.
Helyezze be a micro SD kártyát a Raspberry Pi 4 -be.
Csatlakoztassa az egeret és a billentyűzetet a Raspberry Pi 4 -hez.
Csatlakoztassa a monitort a Raspberry Pi 4-hez mikro-HDMI-n keresztül
Csatlakoztassa a tápkábelt és kapcsolja be a Raspberry Pi 4 készüléket.
A Raspberry Pi 4 -nek Shunya operációs rendszerrel kell elindulnia.
2. lépés: Telepítse a Shunyaface -t
A Shunyaface egy arcfelismerő/felismerő könyvtár minden Shunya OS által támogatott táblához.
A Shunyaface telepítéséhez csatlakoztatnunk kell a wifi -hez
1. Csatlakozzon a wifi -hez a következő paranccsal:
$ sudo nmtui
2. A shunyaface és a cmake telepítése egyszerű, futtassa a következő parancsokat:
$ sudo apt frissítés
$ sudo apt install shunyaface cmake
3. lépés: Példakód és kimenet
A fenti kódban egy kép olvasható az imread függvény használatával. Ez a keret átadódik az észlelési funkciónak, amely visszaad egy határoló dobozt az arcon, és ábrázolja a pontokat az ajkak végpontjain és a szem közepén.
Töltse le a kódot az alábbiakban megadott szükséges fájlokkal együtt, és bontsa ki a fájlokat az alábbi parancsok segítségével:
$ tar -xvzf sample -faceetect.tar.gz
$ cd minta-arcfelismerő
Fordítsa le a parancs használatával
$./setup.sh
Futtassa a paranccsal
$./build/facedetect
Ekkor megjelenik egy észlelt arcú kép.
Írja be saját kódját és fordítsa le
1. Szerkessze az src/faceetect-sample.cpp fájlt, és adja hozzá a kódot.
2. majd futtassa ezt a parancsot a bináris összeállításához és létrehozásához
$./setup.sh
3. Futtassa a paranccsal
$./build/facedetect
Következtetés: A Shunyaface néhány sorban segíthet az arc felismerésében vagy felismerésében. Ha tetszik ez az oktatóanyag, akkor lájkolja, ossza meg és csillagozza az itt megadott github -tárunkat
Ajánlott:
MATLAB Egyszerű arcfelismerés: 4 lépés
MATLAB egyszerű arcfelismerés: Ennek az oktatóanyagnak a fő célja az, hogy megmutassa, mennyire egyszerű lesz a képfeldolgozás. A MATLAB segítségével az arcfelismerés és -követés fontos és aktív kutatási terület, ezért elmagyarázom hogyan lehet ezt megcsinálni
Opencv arcfelismerés, képzés és felismerés: 3 lépés
Opencv arcfelismerés, képzés és felismerés: Az OpenCV egy nyílt forráskódú számítógépes látáskönyvtár, amely nagyon népszerű olyan alapvető képfeldolgozási feladatok elvégzéséhez, mint az elmosódás, képkeverés, a kép javítása, valamint a videó minősége, küszöbértékek stb. A képfeldolgozás mellett bizonyít
Arcfelismerés és azonosítás - Arduino arcazonosító OpenCV Python és Arduino használatával: 6 lépés
Arcfelismerés és azonosítás | Arduino arcazonosító az OpenCV Python és Arduino használatával .: Arcfelismerés Az AKA arcazonosító manapság az egyik legfontosabb funkció a mobiltelefonokban. Tehát felmerült bennem egy kérdés, " kaphatok arcazonosítót az Arduino projektemhez " és a válasz igen … Utazásom a következőképpen kezdődött: 1. lépés: Hozzáférés
Interfész ADXL335 érzékelő a Raspberry Pi 4B készüléken 4 lépésben: 4 lépés
Interfész ADXL335 érzékelő a Raspberry Pi 4B -n 4 lépésben: Ebben az utasításban egy ADXL335 (gyorsulásmérő) érzékelőt fogunk csatlakoztatni a Raspberry Pi 4 -hez Shunya O/S -vel
A NODEMcu USB port nem működik? Töltse fel a kódot USB használatával TTL (FTDI) modulba mindössze 2 lépésben: 3 lépésben
A NODEMcu USB port nem működik? Töltse fel a kódot az USB to TTL (FTDI) modul használatával mindössze 2 lépésben: Elege van abból, hogy sok vezetéket csatlakoztat USB -ről TTL modulra a NODEMcu -hoz, kövesse ezt az utasítást, és csak két lépésben töltse fel a kódot. Ha a A NODEMcu nem működik, akkor ne essen pánikba. Csak az USB -illesztőprogram -chip vagy az USB -csatlakozó